【国家标准(GB)】 寿命试验用表 简单线性无偏估计用表(正态分布 对数正态分布)

中华人民共和国国家标准
寿命试验用表
简单线性无偏估计用表
（正态分布对数正态分布）
Tables fnr life testing
Tables for good linear unbiased estimale (GLUE)(Normal distribution ,Jog normal distribution)1主题内容与适用范围
1.1至题内容
GB 12282.4—90
本标准给出定数截尾寿命试验时，对数正态分布（或正态分布）参数的简单线性无偏估计所需的数值表。
1.2适用范围
本标准可为寿命试验和加速寿命试验数据处理力法（对数正态分布)和寿命试验数据处理方法(正态分布)的简单线性无偏估计配套使用，也可单独使用2引用标准
GB 3187可靠性基木名间术语及定义序命试验和加速寿命试验数据处理方法（对数正态分布）寿命试验数据处理存法（正态分布)3简单线性无偏估计用表
3.1术语和符号
本标准采用的名间术语均符合GB3187的规定，所用符号与寿命试验和加速寿命试验数处理力法(正态分亦,对数正态分布)一致。3.2对数止态分布和正态分布的分布函数为F(t) -
成中产为对数均值。为刘数方差。2元
令X=lnt,其中t为产品寿命,X为寿命对数,服从止态分布,其分布函数为Fx(a.)
国家技术监督局1990-02-27批准expi
V2元aj
1990-10-01实施
GB12282.4—90
参数4、分别为正态分布的均值和方差，当从=,1时称为标准正态分布。3.3简单线性无偏估计
设产品寿命服从对数正态分布，从这批产品中随机抽取个，进行定数截尾寿命试验，到有个失效时，试验停止。个失效时间为tt
当样品数>2D时.用GLUE求和。的估计公式是rlnr,
x -- Int, - E(Z..-)a
其中为无偏性系数，E(Z.)为标准正态分布第个次序统计量Z.的均值。3.4数表
表中 L,Ar分别为a/a和/的方差。GB 12282. 4--90
应用举例
(参考件）
例：某种产品寿命服从对数正态分布，在这批产品中随机抽取25个产品进行寿命试验，到有19个失效停止试验，失效数据见下表。求严，的简单线性无偏估计。失效样品床号
由公式<1)可得。的估计
失效时间
# - 19 × 7. 169 - 120. 060 2-0.824
其中n=19.5894是从衡单线性无偏估计用表查得的，从2)式可得款的估计
#=7.169—0.6369 × 0.824 = 6.644Inty
12282.4-90
简单线性无偏估计用表（正态分布、对数正态分布）E(z...)
—0.8620
1- 4582
—0.6667
—0.4056
16-2957
21-6517
0,0547
.1.4814
—1.2144
—1,0136
—0. 8170
—0.3297
—0,2175
—0,1081
12282.490
0,0522
0-1231
1,5034
—1. 0409
—0.6040
—0.4839
—0.2616
—0.0518
—1.9653
—1.5243
—1.262B
--1. 0668
—0. 7641
—0. 4086
—0.3027
GB12282.4—90
0,c464
格=25
0,2001
—1, 9822
—1.5442
—1.2851
—1. 0914
—0.7929
—0. 6679
—0. 5527
—0. 4444
—0. 2413
—0.0478
GB12282.4—90
n·患
13-4939
16-8465
a,1901
0,G412
0,0407
0,0422
—1.5633
—0.6973bzxZ.net
—0.8771
—0.1852
—0. 0992
12282.4—90
25:4004
10,4538
31,6210
.0.3918
0 0371
—2.0137
—1. 5816
—1.3267
—0. 9812
--0. 6138
—0. 3160
—0.2239
—0.1336
- 0. 0444
称(2)
—2. 0285
1, 5989
—1.3462
—0.8708
12282.4-90
17-5431
2: 3349
—0.3501
—0.0859
—1.3648
—1. 0261
—0.8944
—0.6689
—0.4733
—0,3824
CB12282.4—90
1-4875
.0, 0406
—0.2089
—0.1247
0-#415
—0.4129
—0.2432
GB122B2.4--90
n · kr.n
0,0402
—1. 2167
—1.0672
—0. 9384
D,6213
—0. 5294
-0,3575
- 0. 2757
0,1169
GB12282.4—90
0,0272
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