Настоящий стандарт устанавливает методы сравнения двух наблюдаемых:
- интенсивностей отказов;
- параметров потока отказов;
- интенсивностей/параметров потока событий.
Методы позволяют установить, можно ли считать статистически существенными различия между двумя наборами наблюдений.
Предполагается, что интервалы времени до отказов, событий (между отказами, событиями) независимы и подчиняются экспоненциальному распределению в течение периода наблюдений (суммарного времени испытаний).
Примечание - Это предположение подразумевает, что интенсивность отказов/параметра потока отказов постоянны.
Кроме того, предполагается, что имеются технические или иные причины возможных различий (улучшение или ухудшение) между наблюдаемыми характеристиками надежности двух сравниваемых наборов объектов. Некоторые примеры применения описанных методов приведены в 5.4.
Разработанные методы являются методами проверки гипотез (с заданным уровнем значимости) о принадлежности двух наборов наблюдений к одной и той же совокупности или одному и тому же процессу, т.е. гипотезы о совпадении значений истинного среднего (математического ожидания) для этих двух наборов.
Примечание - Интенсивность отказов соответствует невосстанавливаемым объектам и характеризует наработки до отказа. Параметр потока отказов соответствует только восстанавливаемым объектам и характеризует процесс, описывающий последовательность событий; например наработки между отказами.
Приведенные в настоящем стандарте методы не ограничиваются сравнением интенсивностей параметров потока отказов. Они могут быть применены к двум наборам наблюдений любых событий, для которых выполняются вышеупомянутые предположения.
Примечание - Два набора наблюдений могут содержать элементы одной и той же совокупности или описывать объект в различных условиях (окружающая среда, нагрузка) или только сопоставимые наборы событий (например, автомобильные аварии на дороге).
В настоящем стандарте приведены числовые методы и графические процедуры. Периоды наблюдений, соответствующие двум наборам, не обязательно должны быть равны, но если они совпадают, методы сильно упрощаются.