Использование дерева отказов для анализа надежности. Точечные и интервальные оценки показателей надежности

Точечные и интервальные оценки показателей надежности

Активное резервирование

Резервирование в АСУ

Моделирование надежности

Оценка надежности с учетом постепенных отказов

Расчет надежности при внезапных отказах

Типовые структурные схемы надежности

Последовательность расчета надежности систем

Виды расчетов надежности при проектировании систем

Назначение и классификация методов расчета надежности

Модели надежности ПО

Надежность программного обеспечения. Показатели надежности ПО

Основные понятия теории надежности.

Показатели надежности объектов, восстанавливаемых в процессе применения

Надежность восстанавливаемых изделий. Виды отказов.

Показатели надежности невосстанавливаемых объектов

Интервальные оценки надежности.

Точечные оценки параметров генеральной совокупности могут быть приняты в качестве ориентировочных, первоначальных результатов обработки выборочных данных. Их недостаток заключается в том, что неизвестно, с какой точностью оценивается параметр. Если для выборок большого объема точность обычно бывает достаточной (при условии несмещенности, эффективности и состоятельности оценок), то для выборок небольшого объема вопрос точности оценок становится очень важным.

Введем понятие интервальной оценки неизвестного параметра генеральной совокупности (или случайной величины e, определенной на множестве объектов этой генеральной совокупности). Обозначим этот параметр через D. По сделанной выборке по определенным правилам

найдем числа D1 и D2, так чтобы выполнялось условие: P(D1< D < D2) =P (D Î (D 1; D 2)) = g

Числа D1 и D2 называются доверительными границами, интервал (D1, D2) — доверительным интервалом для параметра D. Число g называется доверительной вероятностью или надежностью сделанной оценки. Сначала задается надежность. Обычно ее выбирают равной 0.95, 0.99 или 0.999. Тогда вероятность того, что интересующий нас параметр попал в интервал (D 1, D 2) достаточно высока. Число (D 1 + D 2) / 2 – середина доверительного интервала – будет давать значение параметра D с точностью (D 2 – D 1) / 2, которая представляет собой половину длины

доверительного интервала. Границы D1 и D2 определяются из выборочных данных и являются

функциями от случайных величин x1, x2,..., xn, а следовательно – сами случайные величины. Отсюда – доверительный интервал (D1, D2) тоже случаен. Он может покрывать параметр D или нет. Именно в таком смысле нужно понимать случайное событие, заключающееся в том, что

доверительный интервал покрывает число D.

Дата добавления: 2015-04-30