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    <title>睿地可靠度論壇（TW-REDI Forum） - 數理模型與數據分析</title>
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    <description>Latest 20 threads of 數理模型與數據分析</description>
    <copyright>Copyright(C) 睿地可靠度論壇（TW-REDI Forum）</copyright>
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    <lastBuildDate>Wed, 15 Apr 2026 05:53:49 +0000</lastBuildDate>
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      <title>睿地可靠度論壇（TW-REDI Forum）</title>
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      <title>隨意過程 (stochastic process) 與恆定理論 (ergodic theory)</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1324</link>
      <description><![CDATA[時間系列 (time series) 是隨時間變動的數據組合，規律性研究是工程分析的主要課題。
變數是固定時間的空間表現，具有不確定性的變數稱為隨機變數。

過程 (process)：狀態與時間的組合，狀態是空間的展現，稱為實現次數的組合為樣組 (ensample)。
[隨意過程的取樣 (sam ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 03:41:16 +0000</pubDate>
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      <title>韋伯分布與伽瑪分布在可靠度領域的物理意義</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1108</link>
      <description><![CDATA[韋伯分布描述產品壽命的工程整合、伽瑪分布描述產品壽命的統計整合。

可靠度與壽命領域常用的機率分布：對數常態分布、常態分布、韋伯分布、指數分布、伽瑪分布。因為這些分布都是通用伽瑪分布的特例。這些分布的變數，除常態分布之外，都是不為零的實數！數學的應用領 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Tue, 19 Feb 2019 01:33:00 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>機率分布參數</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=632</link>
      <description><![CDATA[對於具有不確定性因素的事件、過程或輸出的數據，通常是以隨機變數來表示，而每一個隨機變數都可以用機率分佈函數來描述隨機變數中任何一選定數值的機率行為。在數學上，函數是由一些變數 (variables)、參數 (parameters)、常數 (constants)，以及加、減、乘、除、積分 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Fri, 17 Apr 2015 07:25:38 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>通用伽瑪分布</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=629</link>
      <description><![CDATA[壽命或失效發生時間是研究可靠度問題常用的隨機變數，由於 T ≥ 0 或 X ≥ 0 的特質，指數分布、伽瑪分布、韋伯分布、卡分布、瑞雷分布、馬克斯威爾分布、對數常態分布等單變數機率分布，常用來描述或處理此類問題。若是碰到複雜的個案問題，其誤差可能較大，據以所作的 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2015 00:50:08 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>不符機率、顯著水準、與風險的差異</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=447</link>
      <description><![CDATA[不符機率 (probability of nonconformance)、顯著水準 (significant level)、與決策風險 (risk)，是品質管理上常見的三個機率數值 (%)，使用類似的機率與統計原理、技法和程序，但是其應用意義卻是完全不同的。

在產品研發與製造時，需要比較物品（產品與服務）的設計 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Fri, 25 Apr 2014 08:55:41 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>ISO 統計相關標準</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=373</link>
      <description><![CDATA[國際標準化組織第 69 技術委員會 (ISO/TC 69) 「統計方法應用技術委員會」負責準備與維護統計技術與統計方法相關國際標準，ISO/TC 69 ，轄下有六個分技術委員會 (subcommittees, SC)：

[*]ISO/TC 69/SC 1: Terminology and symbols
[*]ISO/TC 69/SC 4: Applications of ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Thu, 07 Nov 2013 09:01:52 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>參數、動差與統計量：機率統計分析時容易混淆造成困擾的三個數</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=330</link>
      <description><![CDATA[在應用機率與統計等數學理論進行品質、可靠度、安全性、或其他工程分析時，伴隨著每一個機率分佈有三個數量或多或少會造成困擾：參數 (parameters)、動差 (moments) 與統計量 (statistics)。這三者之中，參數是直接顯示在數學函數中、動差與統計量則是必須經過計算才能 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Mon, 29 Jul 2013 04:09:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>常用的抽樣標準</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=268</link>
      <description><![CDATA[常用的抽樣計畫標準

產品允收抽樣系統 (零收一退)

[*]MIL-STD-1916:1996, DOD Preferred Methods for Acceptance of Product
[*]MIL-HDBK-1916:1999, Companion Document to MIL-STD-1916
[*]ISO/TR 8550:1994 (ed1.0), Guide for the selection of an acceptance sam ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Sat, 13 Apr 2013 02:29:16 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>壽命或失效發生時間機率分佈的表示法</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=240</link>
      <description><![CDATA[本帖最後由 hlperng 於 2021-10-13 09:51 編輯 在可靠度領域裡，有很多機率分佈可以作為描述壽命或失效發生時間的隨機特性，常見的有指數分佈 (exponential)、韋伯分佈 (Weibull)、伽瑪分佈 (Gamma)、對數常態 (log-normal) 分佈等四種，這些分佈屬於計時或打點型 (poi ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Thu, 28 Feb 2013 00:26:26 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>fit 與 ppm 的關係</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=175</link>
      <description><![CDATA[講到產品可靠度時，特別是零組件，常看到 fit 與 ppm 兩種單位。fit = failure in time = 10E-9 (10[sup]-9[/sup]) fr/hr，是物品可靠度度量 (reliability measure) 之一失效率 (failure rate) 的單位，表示每十億小時會壞幾次。ppm = 10E-6 (10[sup]-6[/sup])，是指在 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Fri, 26 Oct 2012 23:24:51 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>分段式可靠度成長分析</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=92</link>
      <description><![CDATA[可靠度成長不同曲線通常會因失效機制改正而呈現不同協率，採用分段式NHPP分析可以明顯看出改正措施之成效。以下資料可供參考：
Guo, H., Piecewise NHPP models with maximum likelihood estimation for repairable systems, IEEE, RAMS, 2010.
下載文件處：
http://www ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>liaojenyi</author>
      <pubDate>Sat, 14 Apr 2012 01:46:07 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>半導體與積體電路元件壽命試驗樣本數的意義</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=85</link>
      <description><![CDATA[半導體與積體電路元件執行壽命試驗時，需要決定試驗所需的樣本數 (n) 或試驗時間 (T)，其與允收品質水準 (AQL)、批容許百分不良 (LTPD)、允收數 (c) 之間的關係，一般常用的如下所附三個表，表1：JESD 47H.01:2011 (民用積體電路、JEDEC 發行)， 表2：MIL-PRF-19500P:20 ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Wed, 28 Mar 2012 02:52:16 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>WEIBULL分佈的歷史</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=42</link>
      <description><![CDATA[[*]Waloddi Weibull於1937提出Weibull分佈，在1951發表在美國期刊上。他聲稱此一分佈可應用在廣泛的問題上，從鋼鐵的強度至成年男子的高度分佈。
[*]在1950年代，由於利用Weibull分佈嵌合試驗數據之結果太好，引起學術界高度存疑此論文之真實性。(Too good to be true) ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>liaojenyi</author>
      <pubDate>Tue, 17 Jan 2012 12:13:05 +0000</pubDate>
    </item>
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      <title>單變數可靠度機率分佈函數之間的關連性</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=41</link>
      <description><![CDATA[由LEEMIS等人所發表之單變數可靠度機率分佈函數之間的關連圖]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>liaojenyi</author>
      <pubDate>Tue, 17 Jan 2012 12:07:47 +0000</pubDate>
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    <item>
      <title>工程模型因次的重要性</title>
      <link>http://60-251-32-214.hinet-ip.hinet.net/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=37</link>
      <description><![CDATA[本帖最後由 hlperng 於 2025-12-25 13:26 編輯 因次 (dimension)，也就是數學公式中數學符號的單位，在以數學公式建立工程模型描述事物時，單位是非常重要的考量因素，因為模型的表達方式，將影響著閱讀者或學習者對公式的理解性，以及它在應用時的範疇。

舉例來說， ...]]></description>
      <category>數理模型與數據分析</category>
      <author>hlperng</author>
      <pubDate>Tue, 17 Jan 2012 04:04:52 +0000</pubDate>
    </item>
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