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[uk7nn1]

Hallo zusammen,

wie der Titel bereits erahnen lässt, will ich den Verlauf der Zuverlässigkeit bezüglich einer Bauteilprüfung darstellen. Mittels Binomialansatz
ist es möglich alle nötigen Randbedingungen mit in die Analyse einfließen zu lassen. Diese sind: Aussagewahrscheinlichkeit Pa, Anzahl der Prüflinge n,
und die Anzahl der Ausfälle x. Das Ergebnis dieser Analyse ist der Verlauf der Zuverlässigkeit in Abhängigkeit von der Zeit.

Der Binomialsantz ist im Anhang als jpg zu finden.

Nun zu meiner Frage:
Da es bei Bauteilprüfungen auch zu Ausfällen kommt, stellt der Verlauf der Zuverlässigkeit über der Zeit kein stetiges Wachstum dar. Fällt zum
Zeitpunkt x eines der Bauteile aus, so fällt die Zuverlässigkeit schlagartig. Was der von mit verwendete Binomialansatz nun nicht berücksichtigt,
sind die genauen Zeitpunkte an denen die Bauteile ausfallen. Dies ist allerdings ein wichtiger Faktor, da es einen Unterschied macht, ob ein
Bauteil unmittelbar zu Beginn der Prüfung ausfällt oder beispielsweise erst nach 90% der Prüfdauer.

Laut Literatur dient der Satz von Bayes zur Integration von Vorwissen (als a priori Information). Jedoch ist hierbei immer die Rede von
Bauteilerprobungen aus z.B. älteren Entwicklungsständen. In diesem Fall würde es sich in der Tat um Vorwissen handeln. Aber in meinem Fall wäre
das doch vielmehr Zusatzwissen.

Kann mir jemand sagen ob hier das Bayes Theorem anwendbar ist?