本节书摘来自华章社区《电子元器件可靠性》一书中第2章,第2.8节计算机布尔概率,作者王守国,2.8 计算机布尔概率纸构造及软件分析法目前,常用可靠性分析软件,主要是国外,如Weibull等,其布尔概率纸构造方法与前面讲述有少许差异,并且三个参数表述也不同,由于软件及手工作图法要用到固定参数表述,在此使用和前面不同符号。把此种布尔概率纸构造方法称为B类;前面的方法是A类
1、什么是分布式ID 在分布式系统中,经常需要一些全局唯一ID对数据、消息、http请求等进行唯一标识。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID 哪些解决方案:UUID,数据库主键自增 Redis,Zookeeper,数据库分段+服务缓存ID,雪花算法Snowflake 2、为什么需要分布式ID 1.如果id我们使用是数据库自增长类型,在分布式系统中需要分库和分表时,会有两个相同表,有可能产生主
一、简介与安装Origin是由OriginLab公司开发一个科学绘图、数据分析软件,支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样2D/3D图形。Origin中数据分析功能包括统计,信号处理,曲线拟合以及峰值分析。Origin中曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法(LMA)非线性最小二乘法拟合。Origin强大数据导入功能,支持多种格
文章目录0. 背景1. 布尔分布1.1 概率密度函数表达式1.2 累积分布函数2. 相关性质及数字特征3. 伽马函数及其性质3.1 伽马函数定义3.2 伽马函数性质 0. 背景风工程里经常会用布尔分布,今天看了一些资料,把结果记录下来。大部分结果来自网络,如需原文可以点击这里。1. 布尔分布1.1 概率密度函数表达式是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0
1 前言:韦伯分布被经常用来对失效性(time to Failure)或者,反而言之为,可靠性,进行衡量工具。他目标就是构建一个失效性分析模型,或者说构建一个失效性分析Pattern. 失效性可用于很多领域,包括存储器元器件、机械抗疲劳、以及航空、汽车结构件。 本章介绍韦布尔分布(weibull distribution)累计分布函数CDF\密度分布函数PDF\数学期望EDF基本公式、
前言:前两个章节,我们对韦伯分布分布函数,以及相关曲线参数已经做了比较深入了解,现在,我们结合统计实际案例进行分析,这样有助于我们应用于工程实践和理解参数最终意义。本章我们针对实际分析案例进行分析。 包括:真空吸尘器生命周期、移动硬盘、轮胎使用里程实例和参数例一:真空吸尘器生命周期定义某个品牌真空吸尘器生命周期 X (单位:百工作小时)具备韦伯分布,而且他历史数据可知有,β
log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性概率分布,其概率密度为:其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter)。显然,它累积分布函数是扩展指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系。如,当k=1,它是指数分布;k=2时,是Ray
常用于为失效时间数据建模。例如,一个制造商希望计算某个部件在一年、两年或更多年后失效概率。此分布广泛地应用于工程、医学研究、金融和气候学。 Weibull 分布由形状、尺度和阈值等参数描述。阈值参数为零情况称为 2 参数 Weibull 分布。只为非负变量定义此分布。 取决于参数值,Weibull 分布可以具有各种形状。这种分布主要优点之一在于它可以具有其他类型分布
1.传输线集总电路模型取一段无线小长\(\Delta\)z从基尔霍夫电压和基尔霍夫电流推到出微分方程对于简谐稳态条件,具有余弦型向量形式,可以简化为联立求解上述电报方程可得传输线上波方程2. 无耗传输线低耗传输线传播常数和特征阻抗可以认为线是无耗而得到很好第近似。无耗传输线中传播常数β为\[\beta=\omega\sqrt{LC}\]相速是\[v=\frac{\omega}{\bet
# 使用Python实现布尔风速分布模型 布尔分布(Weibull Distribution)是一种广泛用于风速分析统计模型,对于风能评估和项目规划非常重要。本文将带领你一步一步实现布尔风速分布模型,适合刚入行小白开发者。我们将通过Python来完成这个任务。 ## 实现流程 以下是实现布尔风速分布模型基本步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| |
原创 9月前
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# 布尔分布及其应用——Python实现 ## 引言 布尔分布是常见概率分布之一,广泛应用于可靠性工程、风险分析、寿命数据分析等领域。本文将介绍布尔分布定义、性质以及在Python实现和应用。 ## 1. 布尔分布定义 布尔分布是一种连续概率分布,其概率密度函数(Probability Density Function, PDF)为: $$ f(x;\lambda,k
原创 2023-08-27 06:56:20
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# Python布尔图实现流程 ## 导言 布尔图(Weibull plot)是一种常用可靠性分析方法,用于对产品寿命进行分布拟合和可靠性预测。在Python中,我们可以使用`scipy`库来实现布尔绘制和参数估计。 本文将介绍布尔实现流程,并为刚入行小白开发者提供详细指导。我们将按照以下步骤进行讲解,每一步都会提供相应代码示例并进行解释。 ## 1. 导入所需库 首
原创 2023-08-26 14:31:39
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# 布尔分布基础知识及Python应用 ## 一、什么是布尔分布 布尔分布(Weibull Distribution)是一种用于可靠性分析和生命数据分析概率分布。它由瑞典工程师Wallodi Weibull于1951年提出,广泛应用于工程、气象和生物统计等领域,主要用于描述材料和系统失效时间。 ### 布尔分布特点 1. **形状参数(β)**: - 当β < 1时,表
原创 2024-10-30 04:03:15
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布尔拟合是一种广泛应用于可靠性工程和寿命数据分析统计分布。Python作为一种灵活强大编程语言,可以轻松实现布尔拟合,本文记录了如何解决“布尔拟合 Python”问题过程。 ## 背景定位 在许多业务场景中,如设备可靠性分析与产品寿命预测,使用布尔分布进行数据拟合是常见需求。布尔模型能够有效描述产品失效行为,并帮助我们更好地理解产品性能和寿命。这对于企业质量控制与预测维
原创 6月前
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在这篇博文中,将会针对“python 布尔图”问题逐步拆解解决方案,包含多个方向探讨,比如版本对比、迁移指南、兼容性处理等,从而帮助读者更好地理解和应用这一技术。这里,我们将以轻松语气来复盘这一过程。 ### python 布尔描述 布尔分布通常用于描述产品可靠性和故障时间,这在工程学和统计学中十分重要。Python 提供了多个库来绘制布尔图,其中最常用是 Matplot
原创 6月前
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根据故障数据求布尔分布参数步骤根据众多文献研究,设备故障数据大多服从指数分布、布尔分布或对数正态分布。其中布尔分布较为常用,本文主要介绍布尔分布简单应用,并根据某设备故障数据为例简单介绍布尔分布参数计算方法。 参考文献11参考文献221.双参数布尔分布概率密度函数、概率分布函数、可靠度函数:2.预处理故障数据将故障数据按时间排序,假设设备失效时间间隔为以下时间:11.1 、23.
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、操作步骤二、主要结果三、所有统计量和图形四、选择特殊原因检验五、minitab说明书解释参考六、数据注意事项总结 前言使用二项式分布过程能力分析确定缺陷品百分比是否符合客户要求。当每个产品项都划分为两个类别中一类(例如通过或未通过)时使用。使用此分析,可以执行以下操作:确定过程是否受控制。估计每个样本缺陷品百分比,以及所有样本缺陷品百分比(缺陷百分
最近我在公司里做了一个小项目,帮助产品部门建立一个数据模型来预测产品维修率和返修成本,其中有一步需要估计二参数布尔分布参数。在网上看了一些论文,布尔参数估计方法有很多种,比如常见有极大似然估计法,最大相关系数优化法,最小二乘法等等。 因为考虑我目前仅是模型验证,因此我采用了计算量相对比较小最小二乘法进行估算,并在EXCEL里利用趋势图直接获得相关参数。第一部分 布尔分布(Weib
scipy.stats.weibull_minscipy.stats.weibull_min(* args,** kwds )= <scipy.stats._continuous_distns.weibull_max_gen object>源码 布尔最小连续随机变量。作为rv_continuous类实例,weibull_max继承了这个类一切通用方法(请参见下面的完整列表),并使
转载 2023-12-18 16:54:28
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一、 自动化车床管理模型1、 变分法 2、 韦布尔分布 韦布尔分布,即韦伯分布(Weibull distribution),又称韦氏分布或布尔分布,是可靠性分析和寿命检验理论基础。 布尔分布在可靠性工程中被广泛应用,尤其适用于机电类产品磨损累计失效分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它分布参数,被广泛应用于各种寿命试验数据处理。 从概率论和统计学角度看,Weibull Dis
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