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在《RSE-STD-452 2023 产品质量可靠性评价方法》中5.1的最后一步，标准差中计算公式用e还是mean呢？用e算出来的结果好离谱
我用《RSE-STD-452 2023 产品质量可靠性评价方法》中步骤2.3中计算标准差的时候，有的时候能迭代出来，有的时候迭代出负数开方不了，是公式的问题还是我写错了？
回复了好几次都网页卡死 补充一下，最近在写置信度的专利，就写了个代码仿真计算不同部件置信度下整机置信度的关系。 其实题主的疑问里有两个问题：1.整机的寿命(或可靠性)，2.整机寿命的置信度。 1.整机的寿命。如果部件数很多，每个部件都以50%的置信度作为判据满足要求，但不是每个部件都恰好是50%的置信度，有的部件余量更大一点超过50%，则部件的真实寿命里不满足分配值的情况很少，则部件组成整机后能满足要求的可能性是很大的。我做了个仿真，整机有10个部件，整机要求mtbf为1000h，假设每个部件的要求是10000h，部件用定数结尾试验要求失效数为5个，则整机MTBF真值大于1000h的概率为87.6%。仿真1000次，整机MTBF的均值为1096h。 https://www.kekaoxing.com/wp-content/uploads/2023/06/20230824015558779.png
2.整机寿命的置信度。接着上面，整机的寿命真值在1100h左右，对整机寿命做验证时由于存在随机波动性，则整机寿命在验证试验中的置信度又是另外1个值了。假设整机也做定数结尾试验失效数为5个，则整机寿命大于1000h的置信度为0.56(1000次)仿真的均值。1000次仿真中整机在验证试验中的置信度有大有小，这1000次验证的置信度分布如下 https://www.kekaoxing.com/wp-content/uploads/2023/06/20230824020000989.png
经过仿真，部件置信度对整机寿命真值、整机寿命在验证中置信度的影响参数有4个：部件数量、部件测试中失效个数、部件置信度、整机测试中失效个数。
10年前入行的时候就说“大多数企业的可靠性尚处于起步阶段”，现在还是这句话，什么时候才能成熟起来啊
失效原因写企业能做的动作，设备故障后企业很难确定下一步预防行动；把原因细化到“人机料环”等因素，企业就能比较清晰的确定下一步预防措施该如何改进了
购买了付费内容
2楼的回答是错误的 。 “也就是说当子部件的置信度都是一个统一值的时候，整个系统的置信度也就是这个值了”这个结论不对，如果子部件的置信度都是50%，整个系统的置信度是50%；如果子部件的置信度是60%，整个系统的置信度肯定大于60%，至于是80%还是多少得看子部件的个数。 我几年前用蒙特卡洛做过仿真，但计算的是MTBF，1.几个样本测试计算MTBF和置信度，2.子部件形成整个系统仿真统计计算MTBF。在子部件置信度大于50%的情况下，整个系统的置信度绝对比子部件的置信度均值要大，跟子部件的数量有关。 要简单评估的话整个系统的置信度比子部件的置信度均值大一点，保守评估就选置信度均值，严谨评估就用蒙特卡洛仿一下。
题主问题太多了，得一个一个回答； 首先，题主提到了寿命和MTBF，说明题主觉得是这是两个东西，知道浴盆曲线吧，“寿命”可以简单认为是浴盆曲线后期翘起来的时间，MTBF可以简单认为是浴盆曲线稳定期对应的失效率。 在回答要不要用卡方之前，要先理解什么使用用卡方。卡方是用样本评估整体的时候用，比如中国人的身高是多少？随机抽100个人测身高170cm，你简单回答就是“中国人平均身高170cm”，但很明显这是个错误的数值，中国人身高绝对不是170cm，但大概率在170cm左右，因此严谨的回答是“中国人平均身高170cm左右，90%的概率在平均身高在168-172cm之间”，“170”不需要卡方计算，“168-172”需要卡方计算。 所以，你简单回答一个加速倍数，不需要卡方；要严谨一点回答加速倍数就需要卡方计算，具体公式我也不记得，一般我用JMP或Reliasoft计算。 1问题：寿命试验 用加速方式 需要涉及到卡方吗？ 只需要用 寿命时间/AF加速因子即可是吧。 回答：如果是浴盆曲线翘起来的寿命，如果简单回答一下加速倍数，不需要卡方。如果要严谨一点用统计学的角度回答加速倍数就用卡方，同时需要样本量够多，样本越多加速倍数的评估范围越小。 MTBF同理，简单回答一下不需要卡方，测试时间/故障次数=MTBF；如果严谨一点用统计学角度回答就需要卡方。 2 问题：样机数量，？MTBF可以增加数量，缩短测试时间，寿命测试可以吗 ？ 回答：你自己区分了MTBF和寿命，就说明你没有混淆这两个概念。MTBF认为故障跟产品服役时间没有关系，寿命认为是浴盆曲线翘起来的时间。假设一般人80岁会老年痴呆，你要观察某一批人80岁会不会痴呆，你找10000个人观察他们长到8岁，能评估得了80岁会不会痴呆吗？明显不能。所以寿命用样本不能缩短时间，只是能让测量的“寿命”更准。
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在《RSE-STD-452 2023 产品质量可靠性评价方法》中5.1的最后一步，标准差中计算公式用e还是mean呢？用e算出来的结果好离谱
我用《RSE-STD-452 2023 产品质量可靠性评价方法》中步骤2.3中计算标准差的时候，有的时候能迭代出来，有的时候迭代出负数开方不了，是公式的问题还是我写错了？
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补充一下，最近在写置信度的专利，就写了个代码仿真计算不同部件置信度下整机置信度的关系。
其实题主的疑问里有两个问题：1.整机的寿命(或可靠性)，2.整机寿命的置信度。
1.整机的寿命。如果部件数很多，每个部件都以50%的置信度作为判据满足要求，但不是每个部件都恰好是50%的置信度，有的部件余量更大一点超过50%，则部件的真实寿命里不满足分配值的情况很少，则部件组成整机后能满足要求的可能性是很大的。我做了个仿真，整机有10个部件，整机要求mtbf为1000h，假设每个部件的要求是10000h，部件用定数结尾试验要求失效数为5个，则整机MTBF真值大于1000h的概率为87.6%。仿真1000次，整机MTBF的均值为1096h。
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2.整机寿命的置信度。接着上面，整机的寿命真值在1100h左右，对整机寿命做验证时由于存在随机波动性，则整机寿命在验证试验中的置信度又是另外1个值了。假设整机也做定数结尾试验失效数为5个，则整机寿命大于1000h的置信度为0.56(1000次)仿真的均值。1000次仿真中整机在验证试验中的置信度有大有小，这1000次验证的置信度分布如下
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经过仿真，部件置信度对整机寿命真值、整机寿命在验证中置信度的影响参数有4个：部件数量、部件测试中失效个数、部件置信度、整机测试中失效个数。
10年前入行的时候就说“大多数企业的可靠性尚处于起步阶段”，现在还是这句话，什么时候才能成熟起来啊
失效原因写企业能做的动作，设备故障后企业很难确定下一步预防行动；把原因细化到“人机料环”等因素，企业就能比较清晰的确定下一步预防措施该如何改进了
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2楼的回答是错误的 。 “也就是说当子部件的置信度都是一个统一值的时候，整个系统的置信度也就是这个值了”这个结论不对，如果子部件的置信度都是50%，整个系统的置信度是50%；如果子部件的置信度是60%，整个系统的置信度肯定大于60%，至于是80%还是多少得看子部件的个数。 我几年前用蒙特卡洛做过仿真，但计算的是MTBF，1.几个样本测试计算MTBF和置信度，2.子部件形成整个系统仿真统计计算MTBF。在子部件置信度大于50%的情况下，整个系统的置信度绝对比子部件的置信度均值要大，跟子部件的数量有关。 要简单评估的话整个系统的置信度比子部件的置信度均值大一点，保守评估就选置信度均值，严谨评估就用蒙特卡洛仿一下。
题主问题太多了，得一个一个回答； 首先，题主提到了寿命和MTBF，说明题主觉得是这是两个东西，知道浴盆曲线吧，“寿命”可以简单认为是浴盆曲线后期翘起来的时间，MTBF可以简单认为是浴盆曲线稳定期对应的失效率。 在回答要不要用卡方之前，要先理解什么使用用卡方。卡方是用样本评估整体的时候用，比如中国人的身高是多少？随机抽100个人测身高170cm，你简单回答就是“中国人平均身高170cm”，但很明显这是个错误的数值，中国人身高绝对不是170cm，但大概率在170cm左右，因此严谨的回答是“中国人平均身高170cm左右，90%的概率在平均身高在168-172cm之间”，“170”不需要卡方计算，“168-172”需要卡方计算。 所以，你简单回答一个加速倍数，不需要卡方；要严谨一点回答加速倍数就需要卡方计算，具体公式我也不记得，一般我用JMP或Reliasoft计算。 1问题：寿命试验 用加速方式 需要涉及到卡方吗？ 只需要用 寿命时间/AF加速因子即可是吧。 回答：如果是浴盆曲线翘起来的寿命，如果简单回答一下加速倍数，不需要卡方。如果要严谨一点用统计学的角度回答加速倍数就用卡方，同时需要样本量够多，样本越多加速倍数的评估范围越小。 MTBF同理，简单回答一下不需要卡方，测试时间/故障次数=MTBF；如果严谨一点用统计学角度回答就需要卡方。 2 问题：样机数量，？MTBF可以增加数量，缩短测试时间，寿命测试可以吗 ？ 回答：你自己区分了MTBF和寿命，就说明你没有混淆这两个概念。MTBF认为故障跟产品服役时间没有关系，寿命认为是浴盆曲线翘起来的时间。假设一般人80岁会老年痴呆，你要观察某一批人80岁会不会痴呆，你找10000个人观察他们长到8岁，能评估得了80岁会不会痴呆吗？明显不能。所以寿命用样本不能缩短时间，只是能让测量的“寿命”更准。
很珍贵的背景介绍