<div data-bbox="168 103 244 117" data-label="Page-Header"><p>제14981 호</p></div>
<div data-bbox="433 103 454 117" data-label="Page-Header"><p>단</p></div>
<div data-bbox="539 103 560 117" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="677 103 831 117" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="125 125 145 485" data-label="Text"><p>예를 들면, 거의 유사한 두 가지 불합리한 신뢰도가 있지만 하나의 모델</p></div>
<div data-bbox="145 125 315 485" data-label="Text"><p>에서 추천된 교정주기 간격이 다른 한 모델보다 몇 배 더 긴 교정주기를 나타낸다고 하는 경우를 보자. 이런 경우의 의문점은 두드러지게 서로 다른 경향을 보이는 두 가지 사이에서 하나를 선택할 수 있는가? 이다. 이때 경계의 고려는 보다 긴 주기를 선정하는 모델을 우선적으로 선정하게 된다. 경제적 기준이 적합성 시험에 의하여 나타난 유사한 불합리한 신뢰수준의 모델을 선택하는 다른 양으로 보인다면, 아마도 의혹이 여전히 남게 되며, 추가적인 기준의 도입이 필요하게 된다.</p></div>
<div data-bbox="315 125 435 485" data-label="Text"><p>앞의 예에서와 같이 같은 다양한 것으로 판단되는 두 모델이 서로 다른 예측을 산출한다는 사실에서 비롯된다. 이러한 경우로 부터 벗어 날 수 있는 방법은, 후보모델에 의해 선정된 교정주기들은 유사함에 따라 묶여질 것이다. 그 그룹에 속한 간격들은 다른 것들보다 회의적으로 받아들여지기 쉽다.</p></div>
<div data-bbox="435 125 505 485" data-label="Text"><p>가장 대표성이 큰 측정기의 모델, 즉 측정기의 수가 가장 많은 그룹에 해 당하는 주기를 가지고, 얼마나 유사한 결과를 보이는지를 집중을 통해서 반 이 들어져야한다.</p></div>
<div data-bbox="505 125 565 485" data-label="Text"><p>그래서, 신뢰도 모델 선정을 위한 G 값을 계산함으로써 가능하다. (4-26) <math>G = \frac{N_c}{N} t_k^2</math></p></div>
<div data-bbox="565 125 625 485" data-label="Text"><p>여기서 C는 모델을 위한 불합리한 신뢰수준이고, Nc는 모델이 속하는 그룹 의 크기, 그리고 tk은 다음으로부터 얻어진다.</p></div>
<div data-bbox="625 125 645 485" data-label="Equation-Block"><math display="block">R(t_k, \theta) = 1 - R' \quad (4-27)</math></div>
<div data-bbox="645 125 685 485" data-label="Text"><p>여기서 R'는 신뢰도 목표이다.</p></div>
<div data-bbox="685 125 755 485" data-label="Text"><p>식(4-26)에서 강점의 형태는 어떠한 확립된 해결 이론의 예로부터 이끌어 내어지지 않는다. 대신에, 실제 경우의 실험으로부터 나타내어지고, 전문가 적 분석에 의해 결정되었던 좋은 경험에 의하여 얻어진다.</p></div>
<div data-bbox="755 125 775 485" data-label="Section-Header"><p>10) 신뢰성 모델의 변화</p></div>
<div data-bbox="775 125 875 485" data-label="Text"><p>많은 응용에서 어떤 주어진 t에 대한 R(t, \theta)의 변화는 교정주기에 있어서 유용한 통계치이다. 이 변화는 교정주기 설정 및 조정에 대한 최적 선택을 하는 경우 이러한 결정된 교정주기의 신뢰도가 어느 정도인지를 알 수 있기 때문이다.</p></div>
<div data-bbox="125 685 145 875" data-label="Text"><p>위 식은 다음과 같이 쓰여질 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="145 585 175 805" data-label="Equation-Block"><math display="block">RSS = \sum_{i=1}^n [(R_i - \bar{R})^2 + R(1 - \bar{R})] \quad (4-23)</math></div>
<div data-bbox="175 535 225 875" data-label="Text"><p>n-m의 자유도를 갖는 RSS는 순수한 오차와 함께 lack of fit 때문에 분산도를 포함하고 있다.</p></div>
<div data-bbox="225 705 255 875" data-label="Section-Header"><p>Lack of Fit Sum of Squares</p></div>
<div data-bbox="255 505 325 875" data-label="Text"><p>Lack of Fit Sum of Squares(LSS)처럼 언급되었던 분포도는 RSS에서 LSS를 빼고서 얻을 수 있다. 식(4-20)과 (4-23)로부터 다음 식을 얻을 수 있 다.</p></div>
<div data-bbox="325 585 365 805" data-label="Equation-Block"><math display="block">LSS = RSS - ESS = \sum_{i=1}^n (R_i - \bar{R})^2 \quad (4-24)</math></div>
<div data-bbox="365 505 425 875" data-label="Text"><p>LSS는 (n-m)-(n-k)=k-m의 자유도를 갖고, LSS에 의한 오차는 다음 식과 같다.</p></div>
<div data-bbox="425 615 465 805" data-label="Equation-Block"><math display="block">S_i^2 = \frac{1}{k-m} \sum_{j=1}^m (R_j - \bar{R}_i)^2 \quad (4-25)</math></div>
<div data-bbox="465 505 565 875" data-label="Text"><p>변수 S_i^2는 자유도와 관계된 때 x^2 분포에 따라 접근한다. 이런 일은 (n-k)S_i^2가 순수한 x^2와 S_i^2가 독립적인 분포를 갖게 한다. 이것은 임 의 변수 F=S_i^2/S_j^2가 v_1=k-m과 v_2=n-k의 자유도와 근접한 F-분포를 따 라 발생하는 것을 의미한다.</p></div>
<div data-bbox="565 505 665 875" data-label="Text"><p>만약 Lack of Fit의 데이터(예를 들어, 만약 S_i^2이 S_j^2보다 크면) 고유분산 에 대해 크다면 그 모형은 적당하지 않다. S_i^2에 비해 증가된 S_j^2의 결과는 F의 증가된 값이 포함된 결과이고, 변수 F는 신뢰도 모델의 적합성 측정을 할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="665 505 725 875" data-label="Text"><p>이처럼 모델은 이미 결정된 역 논리한 신뢰도에 해당하는 몇몇 임계값을 초과하는지를 결정하기 위하여 (예를 들어 0.95) F-test의 기초에 사용하지 않 을 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="725 775 755 875" data-label="Section-Header"><p>9) 모델 선정 기준</p></div>
<div data-bbox="755 505 805 875" data-label="Text"><p>신뢰도 모델에 대한 적합성 시험이 이루어지면 가장 잘 표현된 확률적 과 정[R(t, \theta)]를 선정하게 된다.</p></div>
<div data-bbox="805 505 875 875" data-label="Text"><p>처음에는 가장 낮은 불합리한 신뢰수준의 경우에 가장 합당한 것이라고 여겼으나, 불합리한 신뢰가 확실히 선택과정에서 있어서 중요한 요소가 되면 서, 많은 현상이 나타났다.</p></div>