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신뢰도 함수 R(t) (고장률이 일정할 때)
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신뢰도 함수 R(t)
신뢰도 함수 R(t)는 시스템이나 부품의 수명 시간 t 동안 신뢰도를 나타내는 함수입니다. 일반적으로 지수 분포나 와이블 분포 등의 확률 분포를 따릅니다. 고장 확률 분포는 시스템이나 부품이 고장 날 확률을 나타내는 분포입니다. 신뢰도 함수 R(t)와 고장 확률 분포는 밀접한 상관관계가 있습니다. 신뢰도 함수 R(t)는 고장 확률 분포를 적분하여 구할 수 있으며, 고장 확률 분포는 신뢰도 함수 R(t)를 미분하여 구할 수 있습니다. 예를 들어, 지수 분포를 따르는 신뢰도 함수 R(t)의 경우, 고장 확률 분포는 지수 분포를 따릅니다. 와이블 분포를 따르는 신뢰도 함수 R(t)의 경우, 고장 확률 분포는 로그 정규 분포를 따릅니다. 이러한 신뢰도 함수와 고장 확률 분포는 시스템이나 부품의 수명을 예측하고, 신뢰성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.
고장률이 일정할 때 사용하는 신뢰도 함수는 지수 분포를 따르며, 이에 대한 공식은 다음과 같습니다. R(t) = e^(-λt) 여기서 λ는 고장률을 의미하며 단위 시간당 고장 확률을 나타냅니다. 고장률이 일정한 경우, 시간이 지남에 따라 신뢰도가 일정한 비율로 감소합니다. 따라서 위의 공식을 이용하여 신뢰도를 계산할 수 있습니다. 더 궁금한 내용이 있으시다면 말씀해 주세요.
=exp(-λ*t) 로 쓰기도 함.
t 는 제품의 사용시간을 나타내고, λ 는 일정한 고장률(=평균고장률)을 나타냄.
신뢰도 함수는 t 시간이 지났을 때, 고장나지 않고 정상품으로 남아있을 확률을 의미한다.
람다 값이 커질수록, 시간당 고장확률이 크다. --> 그래프가 원점에 가까워진다.



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V2 갱신 (nonK / K-Type 통합형) 예전에는 직접 코드작성 + AI 보조 하여 프로그램 만들었었는데, 갈수록 복잡해져서 손 놓고 있었습니다. 이번에 antigravity 설치하고, 테스트 겸 새로 V2를 올렸습니다. 직접 코드작성하는 일은 전혀 없었고, 바이브 코딩으로 전체 작성했습니다. "잘 했다 / 틀렸다 / 계산기와 다르다." "어떤 방향에서 코드 수정해 봐라." AI가 실물 계산기 각정 버튼의 작동 방식에 대한 정확한 이해는 없는 상태라서, V1을 바탕으로 여러차례 수정해야 했습니다만, 예전과 비교하면 일취월장 했고, 훨씬 쉬워졌습니다. 2026 02.04 A) 1*3*5*7*9 = 계산 945 B) √ 12번 누름 ㄴ 12회 해도 되고, 14회 해도 되는데, 횟수 기억해야 함. ㄴ 횟수가 너무 적으면 오차가 커짐 ㄴ 결과가 1에 매우 가까운 숫자라면 된 겁니다. 1.0016740522338 C) - 1 ÷ 5 + 1 = 1.0003348104468 D) × = 을 (n세트) 반복해 입력 ㄴ 여기서 n세트는, B에서 '루트버튼 누른 횟수' 3.9398949655688 빨간 부분 숫자에 오차 있음. (소숫점 둘째 자리 정도까지만 반올림 해서 답안 작성) 참 값 = 3.9362834270354... 2026 02.04 1. 분모 먼저 계산 400 × 10000 = 100 × 6000 = GT 결과값 4,600,000 역수 처리 ÷÷== 결과값 0.00000021739 2. 분자 곱하기 ×3 00 00 00 ×4 00 ×1 00 00 최종 결과 = 2,608,695.65217 2026 02.04 해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요. 2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다. 그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다. 2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02