STATISTIK-FORUM.de

[Isbjörn]

Hallo zusammen,

wir haben ein Produkt, dass Lebensdauer geprüft wurde. Nun haben wir ein Ergebnis für eine Zuverlässigkeit B10 mit Konfidenzlevel CL=0.9 von 100 Zyklen. B10 heißt nach meinem Wissen das 10% der Geräte auch schon vor N=100 Zyklen ausfällen könnten.
Nun möchte ich ermitteln wie viele Geräte statistisch vor der Spezifikation N=100 ausfallen könnten und das mit einem CL=0.95, da ich einen CL=0.9 für schon sehr lose halte. Das wäre dann sozusagen das Geschäftsrisiko. Das geht meines Erachtens relativ leicht mit der Binomial-/Normalverteilung für z.B. einer Anzahl von zu liefernden Teilen A=1000. Mit dem Ansatz p=0.1 und A=1000 komme ich auf 116 Teile die Ausfällen könnten.

Ich hadere allerdings mit meinen Ansatz, da ich gern den CL=0.9 der mit den N=100 (B10, CL=0.9) verbunden sind mit einbeziehen möchte. Von meinem Verständnis wäre ein N=100 als B10 mit CL=0.95, so wir das hätten, eine qualitativ hochwertigere statistische Aussage. In mein Ergebnis von 116 Ausfällen geht das derzeit aber nicht ein. Irgendwie habe ich ja in dem p=0.1 durch den CL=0.9 eine statistische Unsicherheit von 10%.

Es sollte jetzt nicht die Antwort sein den B10 einfach bei CL=0.95(0.99) zu bestimmen, denn die N=100 sind als Spezifikation für das Produkt festgelegt und mehr Testen ist auch nicht drin.

Gibt es ein Verfahren mit dem man der Ausfallwahrscheinlichkeit p=0.1 einen Unsicherheitsparameter zufügen kann um dann damit die Ausfälle zu berechnen? Vielleicht durch eine geeignete Modifikation der Bionial-/Normalverteilung, bzw. eher wahrscheinlich einer alternativen Verteilung (Beta vielleicht). Der Unsicherheitsparameter sollte dann vom CL des B10 abhängen und mit CL->1 zur Bionial-/Normalverteilung konvergieren.

Zwei Fragen habe ich dann:
1) Seht ihr mit euerer Erfahrung es auch so, dass eine Spezifikation 10% Ausfallwahrscheinlichkeit bei einen CL=0.9 eine eher unsichere statistische Qualität hat?
2) Gibt es eine Methode entsprechend der oben formulierten Problematik?

Grüße
Isbjörn