結局正規分布
まず、スライド35ページのf(t)の式で表されるのは、ある単位時間内で発見される欠陥数の期待値ですよね*1。
で、f(1), f(2), ... のそれぞれは正規分布に従った分布になるはず(中心極限定理のため)。これは簡単なプログラムで確かめられる。
import math import random number_of_defects = 1000 trial_count = 1000 counts = [0 for _ in xrange(number_of_defects + 1)] min_value = 0.1 max_value = 0.2 for _ in xrange(trial_count): cnt = 0 for _ in xrange(number_of_defects): t = random.weibullvariate(1, 2) if min_value <= t < max_value: cnt += 1 counts[cnt] += 1 for n, cnt in enumerate(counts): if cnt > 0: print n, cnt
で、69ページの式に従えば、当然各 K_i も正規分布に従う。なので、K_i の平均値と標準偏差から K の信頼水準を求めているのではないかと。
まぁ、i によらず、K_i の標準偏差が一緒なのかとか、K の信頼水準をそのまま f(t) の信頼水準に適用していいのか、といったあたりがよくわかりませんが。
