样品尺寸对于Weibull分析很重要

大家好，

前一段时间，我张贴了“第一次失败的诅咒”和“解释Weibull图表”。 这些博客的内容都关系到如何利用Weibull分析，作出合理的工程决策。

最近， 有个读者问小尺寸对Weibull分析是否很重要。有趣的是少数不知道Weibull 分析 的人讨论小尺寸的影响。所以，现在让我们来做吧.参考图1.该图显示Weibull分析用于比较Alloy 1和Alloy 2失败的周期。考虑到每根曲线的倾斜率相同，大多数人都说既然Alloy 2的范围更大(1320对1172)，Alloy 2更好。但该差异在数字统计上有意义吗?我们使用一个简单的两个例子试验，可能分析数据发现只有62%确信Alloy 2优于Alloy 1.投掷一枚硬币给我们的50%的可靠性，所以，这个结果并非可喜可贺.四个例子不足以作出令人信服的工程决定.

例1.   Alloy 1 和2 的Weibull图加上四个例子。

如果我们再用20个例子做实验， 我们得到Weibull分析结果在图2所示。请注意尽管比例参数变化不大，斜度参数变化明显。起初4个例子不足以真正锁住例子的真正图形数量。根据20种样品数据进行两次样品试验，我们现在发现我们99.6%确信Alloy 2优于Alloy 1。所以，通过20个样品我们满怀信心地说Alloy 2优于Alloy 1。

例2.   Alloy 1 和2 的Weibull图加上20个例子。

你们试验对结果最有把握的最小样品尺寸是多少?变化可能相当大，只能在试验之后分析数据，实验后你们才会明确知道。但我的经验表明你们的取样不能少于10个，最好15或更多。

Cheers，

Dr. Ron

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