Экспоненциальное распределение
Плотность вероятности , где , .
Функция распределения
Вероятность безотказной работы
Интенсивность отказов .
Соотношения между моментами и параметром распределения "λ":
Для среднего времени наработки до отказа .
Для дисперсии и среднеквадратичного отклонения ; .
Для коэффициентов асимметрии и эксцесса ; .
Для медианы . Коэффициент вариации .
Гамма-распределение
Плотность вероятности наработки до отказа
где — параметр масштаба ( ), — параметр формы ( ), — гамма-функция или эйлеров интеграл второго рода или
.
Аналитического выражения для функции распределения наработки на отказ не существует (аналитическое выражения для нее существует только для целых положительных значений параметра ; см. ниже распределение Эрланга).
Известны формулы связи моментов с параметрами "a" и "λ" гамма-распределения:
; ; ; ; .
Коэффициент вариации при этом . Мода: для значений . Квантиль находится из уравнения для Точка перегиба
Начальные моменты таковы
В задачах обработки статистических экспериментальных данных потребуются выражения и оценки численных значений производной и функции или в развернутом виде .
Нетрудно показать, что = ,
а функция примет вид .
При — целом ( ) функция принимает значения , то есть,
... и т.д. Таким образом, гамма-функция Эйлера - это распространение функции или операции «факториал» на случай нецелых чисел, в том числе и отрицательных.
Табличные значения функции в справочниках ограничены значениями аргумента "a", принадлежащими интервалу .
Значения гамма-функции для , но при этом ... ,
При больших значениях a ( ) по формуле , которые следуют из функционального уравнения Эйлера .
Примеры:
; ;
Полезные соотношения и значения гамма-функции:
; .
Функция распределения времени наработки до отказа, как отмечалось выше, не имеет аналитического выражения. В общем виде она может быть представлена таким образом
где — неполная гамма-функция.
при : ; при : ;
Примечание. Из гамма-распределения «вытекают»:
при — экспоненциальное распределение;
при и a, кратном , будем иметь χ2-распределение (при этом — число степеней свободы);
при a — целом: a = 1; 2; ... ; k; ... — распределение Эрланга.
Существенное уменьшение вычислительных трудностей может быть достигнуто применением асимптотических разложений (аппроксимационных формул) Стирлинга:
.
Ряд Стирлинга полезен для больших . Для действительных положительных a абсолютные величины ошибки меньше, чем абсолютная величина последнего из взятых членов.
Другие полезные аппроксимации Стирлинга: при .
. Известно важное неравенство:
< < .
Распределение Эрланга
Плотность распределения наработки до отказа:
для ; ; — целое.
Функция распределения времени наработки до отказа:
Вероятность безотказной работы:
.
Интенсивность отказов системы в целом
Соотношения между моментами и параметрами распределения определяются как и у гамма-распреденения, но с заменой параметра на .
Распределение Эрланга порядка k описывает распределение случайной величины как суммы k штук независимых случайных величин, каждая из которых распределена по показательному (экспоненциальному) закону с параметром λ.
Распределению Эрланга удовлетворяет время наработки до отказа резервированной системы с включением «холодного» резерва по способу замещения при условии, что наработка до отказа включенного элемента подчинена экспоненциальному закону. При этом , где m — число резервных элементов. Из соотношения вытекает свойство структур с «холодным» резервом – средняя наработка системы до отказа линейно возрастает от числа резервных элементов.