Table of Contents
রিলিবল ডাটা বিশ্লেষণের অন্তর্ভুক্ত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি, পদ্ধতি বা উপাদানের দক্ষতা মূল্যায়ন এবং কার্যকারিতা পরীক্ষা করার জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ।
ডিক্রিপ্ট করতে সক্ষম তথ্য
সাধারণতঃ স্বতস্ফূর্ত তথ্যের ক্ষেত্রে ব্যর্থতা, ব্যর্থতার হার এবং কর্মদক্ষতা, ব্যর্থতার হার এবং কর্মদক্ষতা, সঠিক বিশ্লেষণের প্রয়োজন। সঠিক বিশ্লেষণের প্রয়োজন এবং ব্যর্থ সময়ের অবিকৃতিক বন্টনের একটি বোধগম্যতার বোধগম্যতার অভাব রয়েছে। সাধারণ বিতরণের অন্তর্ভুক্ত ছিল সূচক, উইবুল, উইবুলিবল এবং লগি মডেল।
পাঠের সবচেয়ে ভাল অভ্যাস
পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করা তথ্যকে অগ্রাধিকার দিয়ে বেশ কিছু সেরা পদ্ধতি যুক্ত করা হয়েছে:
- [[[F] Data:DataATH] নির্ভর প্রণালী:[FLT] বিশ্লেষণের পূর্বে ডাটা এবং সম্পূর্ণতা নিশ্চিত করুন।
- [[[F] মডেল নির্বাচন:[FLT] ডাটা বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে উপযুক্ত পরিসংখ্যান মডেল বেছে নিন ।
- [[[F] আনুমানিক মাপার অনুমান][FLT] সঠিক পরামিতির সিদ্ধান্তের জন্য সর্বোচ্চ অনুমান বা বসিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করুন ।
- [[F] LAN::[F][FLT] পরীক্ষা [FLT] কোমোগরভ-সরোভোভ অথবা এন্ডারসন-ডার মত টেস্ট ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলি পরীক্ষা করে পরীক্ষা মডেলগুলো পরীক্ষা করুন ।
- [[F] Collipations::[FO] অনুমানে অনিশ্চয়তাগুলো বোঝার জন্য [FLT][F] গণনা করা হয়।
পুনরায় স্থায়ী তথ্য বিশ্লেষণের উদাহরণ
ইলেক্ট্রনিক উপাদানের একটি অংশের ক্ষেত্রে ব্যর্থতাপূর্ণ সময় বিবেচনা করুন। উইবুল বিশ্লেষণের জন্য প্রকৌশলীরা আকৃতি এবং মাত্রা পরিমাপ করতে পারে, যার ফলে ব্যর্থতার মাত্রা প্রাথমিক, এলোমেলোভাবে অথবা পরিক্রমণ কিনা তা নির্দেশ করে। এই তথ্য নির্দেশ করে, সময় এবং পণ্যের উন্নতির জন্য প্রয়োজনীয় মানের প্রয়োজন।
আরেকটা উদাহরণের অন্তর্ভুক্ত হল ভবিষ্যৎ সম্বন্ধে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সময়ের সঙ্গে ব্যর্থতার হার বিশ্লেষণ করা ।