Weibull-Verteilung

Skalenparameter

Der Skalenparameter ist ${\displaystyle {\tfrac {1}{\lambda }}>0}$.

In manchen Anwendungen, insbesondere bei Zeitabhängigkeiten wird ${\displaystyle \lambda }$ durch seinen Kehrwert, die charakteristische Lebensdauer ${\displaystyle T}$, ersetzt. ${\displaystyle T}$ ist bei Lebensdauer-Analysen jene Zeitspanne, nach der ca. 63,2 % der Einheiten ausgefallen sind. Dieser Wert ist eine Kenngröße der Weibull-Verteilung.

${\displaystyle T\cdot \lambda =1}$.

Wird kein Skalenparameter angegeben, so ist implizit ${\displaystyle \lambda =1}$ gemeint.

Formparameter

Der Formparameter oder Weibull-Modul ist der Parameter ${\displaystyle k>0}$. Alternativ werden auch die Buchstaben ${\displaystyle b}$ oder ${\displaystyle \beta }$ verwendet. In der Praxis typische Werte liegen im Bereich ${\displaystyle 0{,}25\leq k\leq 5}$.

Durch den Formparameter ${\displaystyle k}$ lassen sich verschiedene speziellere Wahrscheinlichkeitsverteilungen realisieren:

• Für ${\displaystyle k=1}$ ergibt sich die Exponentialverteilung mit konstanter Ausfallrate.
• Für ${\displaystyle k=2}$ ergibt sich die Rayleigh-Verteilung.
• Für ${\displaystyle k\approx 3{,}602}$ ergibt sich eine Verteilung mit verschwindender Schiefe (ähnlich der Normalverteilung).

Für ${\displaystyle k<1}$ gehört die Verteilung zu den Verteilungen mit schweren Rändern, deren Dichte langsamer als exponentiell abfällt.

Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Überlebensfunktion und Ausfallrate

Gegeben sei eine Weibull-Verteilung mit Parametern ${\displaystyle \lambda ,k>0}$.

Die Dichtefunktion ist

${\displaystyle f(x)={\begin{cases}\lambda \cdot k\cdot (\lambda \cdot x)^{k-1}\mathrm {e} ^{-(\lambda \cdot x)^{k}}&{\text{für }}x>0,\\0&{\text{sonst.}}\end{cases}}\;}$

Die Verteilungsfunktion ist

${\displaystyle F(x)={\begin{cases}1-\mathrm {e} ^{-(\lambda \cdot x)^{k}}&{\text{für }}x\geq 0,\\0&{\text{sonst.}}\end{cases}}\;}$

Die Überlebensfunktion oder Zuverlässigkeitsfunktion, ist

${\displaystyle R(x)=1-F(x)={\begin{cases}\mathrm {e} ^{-(\lambda \cdot x)^{k}}&{\text{für }}x\geq 0,\\1&{\text{sonst.}}\end{cases}}\;}$

Die Ausfallrate ist

${\displaystyle h(x)={\frac {f(x)}{R(x)}}={\begin{cases}\lambda \cdot k\cdot (\lambda \cdot x)^{k-1}&{\text{für }}x\geq 0,\\0&{\text{sonst.}}\end{cases}}\,}$

Abweichende Parametrisierung

Eine andere verbreitete Konvention ist die Parametrisierung durch ${\displaystyle T={\frac {1}{\lambda }}}$, d. h., die Weibull-Verteilung wird definiert als Verteilung mit den Parameter ${\displaystyle T,k>0}$ und der Dichtefunktion

${\displaystyle f_{k,T}(x)={\begin{cases}{\frac {k}{T}}\cdot {\bigl (}{\frac {x}{T}}{\bigr )}^{k-1}\cdot \mathrm {e} ^{-\left(x/T\right)^{k}}&{\text{für }}x>0,\\0&{\text{sonst.}}\end{cases}}\;}$

Diese Darstellung wird häufig in der statistischen Theorie und in Statistikprogrammen verwendet, da bei dieser Parametrisierung ${\displaystyle T}$ ein Skalenparameter ist.

Erwartungswert

Der Erwartungswert der Weibull-Verteilung ist

${\displaystyle \operatorname {E} (X)={\frac {1}{\lambda }}\cdot \Gamma \left(1+{\frac {1}{k}}\right)}$

mit der Gammafunktion ${\displaystyle \Gamma }$.

Varianz

Die Varianz der Verteilung ist

${\displaystyle \operatorname {Var} (X)={\frac {1}{\lambda ^{2}}}\left[\Gamma \left(1+{\frac {2}{k}}\right)-\Gamma ^{2}\left(1+{\frac {1}{k}}\right)\right]}$.

Schiefe

Die Schiefe der Verteilung ist

${\displaystyle \operatorname {v} (X)={\frac {\Gamma (1+3/k)/\lambda ^{3}-3\mu \sigma ^{2}-\mu ^{3}}{\sigma ^{3}}}}$

mit dem Mittelwert ${\displaystyle \mu =\operatorname {E} (X)}$ und der Standardabweichung ${\displaystyle \sigma ={\sqrt {\operatorname {Var} (X)}}}$.

Entropie

Die Entropie der Weibull-Verteilung (ausgedrückt in nats) beträgt

${\displaystyle {\frac {(k-1)\gamma }{k}}-\ln(\lambda k)+1}$

wobei ${\displaystyle \gamma }$ die Euler-Mascheroni-Konstante bezeichnet.

Lebensdauer bzw. Zuverlässigkeit von Lebewesen, Bauteilen und Systemen

Die Weibullverteilung wird in der Ereigniszeitanalyse als parametrische Verteilung zur Modellierung der Lebensdauer verwendet. Bei Systemen mit unterschiedlichen Ausfallursachen wie beispielsweise technischen Komponenten lassen sich diese mit drei Weibull-Verteilungen so abbilden, dass sich eine „Badewannen-Kurve“ ergibt.

Die Verteilungen decken dann diese drei Bereiche ab:

• Frühausfälle mit ${\displaystyle k<1}$, beispielsweise in der Einlaufphase („Kinderkrankheiten“).
• Zufällige Ausfälle mit ${\displaystyle k=1}$ in der Betriebsphase
• Ermüdungs- und Verschleißausfälle am Ende der Produktlebensdauer mit ${\displaystyle k>1}$

Trägt man die Verteilung in der Form

${\displaystyle \ln \left(\ln {\frac {1}{1-F(x)}}\right)=k\cdot \ln(x)-k\cdot \ln(T)}$

in einem doppelt logarithmischen Diagramm auf, welches auch als Weibullnetz bezeichnet wird, ergibt sich eine Gerade, bei der man den Parameter ${\displaystyle k}$ leicht als Steigung ablesen kann. Die charakteristische Lebensdauer ${\displaystyle T}$ kann dann folgendermaßen bestimmt werden:

${\displaystyle T=\exp \left[-\left({\frac {a}{k}}\right)\right]}$.

Hierbei bezeichnet ${\displaystyle a}$ den y-Achsenabschnitt.

Oft kommt es vor, dass trotz Beanspruchung erst nach einer anfänglichen Betriebszeit ${\displaystyle t_{0}}$ Ausfälle eintreten (beispielsweise infolge des Verschleißes von Bremsbelägen). Dies kann in der Weibull-Verteilungsfunktion berücksichtigt werden. Sie hat dann folgendes Aussehen:

${\displaystyle F(t)=1-\exp \left[-\left({\frac {t-t_{0}}{T^{*}}}\right)^{k}\right]}$,

mit ${\displaystyle T^{*}=T-t_{0}}$.

Trägt man die Funktion wieder auf, ergibt sich keine Gerade, sondern eine nach oben konvexe Kurve. Verschiebt man alle Punkte um den Wert ${\displaystyle t_{0}}$, so geht die Kurve in eine Gerade über.

Festigkeit spröder Werkstoffe

Spröde Werkstoffe wie z. B. Technische Keramik enthalten normalerweise eine gewisse Anzahl von Material- und Oberflächenfehlern unterschiedlicher Größe, wie Poren, Risse, Einschlüsse oder Kratzer. Jeder dieser Fehler kann bei Belastung ein Materialversagen bzw. einen Bruch verursachen. Die daraus resultierende Verteilungsfunktion der Zufallsgröße Festigkeit (${\displaystyle \sigma }$) ist bei einer angenommenen minimalen Festigkeit von ${\displaystyle \sigma _{u}=0}$

${\displaystyle F(\sigma )=1-\exp \left[-\left({\frac {\sigma }{\sigma _{0}}}\right)^{m}\right]}$,

mit ${\displaystyle \sigma _{0}}$ als charakteristische Spannung und ${\displaystyle m}$ als Weibull-Modul. Letzterer liegt bei technischen Keramiken typischerweise im Bereich m = 10–20.

Dielektrische Festigkeit von Werkstoffen

Analog zur mechanischen Festigkeit wird auch die Durchschlagfestigkeit bzw. die Durchschlagspannung ${\displaystyle u_{\mathrm {d} }}$ eines Isolierwerkstoffes u. a. von der größten Schwachstelle im Material bestimmt.

Bei gleichen Versuchsparametern (Probengeometrie, Elektrodenform/-anordnung, Umgebungsbedingungen etc.) und unter der Annahme, dass auch bei sehr geringen Spannungen bereits ein Ausfall möglich ist, kann die Verteilung der gemessenen Werte der Durchschlagspannung wie folgt angepasst werden:

${\displaystyle F(u_{\mathrm {d} })=1-\exp \left[-\left({\frac {u_{\mathrm {d} }}{u_{\mathrm {d} 63}}}\right)^{\delta }\right]}$,

mit ${\displaystyle u_{\mathrm {d} 63}}$ als „63-%-Wert“ und ${\displaystyle \delta }$ als „Weibull-Exponent“.

Partikelgrößen

In der mechanischen Verfahrenstechnik findet die Weibull-Verteilung Anwendung als eine spezielle Partikelgrößenverteilung. Sie wurde in den 1930er Jahren von Paul Rosin und Erich Rammler für die Analyse von Kohlestaub entwickelt und wird daher als Rosin-Rammler-Verteilung oder Rosin-Rammler-Sperling-Bennet-Verteilung (kurz RRSB-Verteilung) bezeichnet.

Windgeschwindigkeit

Die Grafik zeigt beispielhaft eine Messreihe von Windgeschwindigkeiten (grün). Eine Anpassung nach Gauß (blau, Normalverteilung) nähert sich den gemessenen Werten nur ungenügend. Weder gibt es negative Windgeschwindigkeiten noch ist die Verteilung symmetrisch. Eine Weibull-Verteilung führt einen zweiten freien Parameter ein. Durch sie wird die Verteilung für große und kleine Windgeschwindigkeiten sehr gut approximiert, ebenso die Werte um das Maximum. Aus den angepassten Parametern ${\displaystyle \lambda =1/5{,}1=0{,}194}$ und ${\displaystyle k=2{,}00}$ folgt ein Erwartungswert von 4,5 m/s, in guter Übereinstimmung mit dem Wert von 4,6 m/s bestimmt aus den Messwerten.

Definition

Eine Zufallsvariable ${\displaystyle X}$ heißt dreiparametrig Weibull-verteilt mit dem zusätzlichen Lageparameter ${\displaystyle c\in \mathbb {R} }$, falls die Zufallsvariable ${\displaystyle X-c}$ (zweiparametrig) Weibull-verteilt ist.

Eigenschaften

• Eine dreiparametrig Weibull-verteilte Zufallsvariable ${\displaystyle X}$ mit den Parametern ${\displaystyle T={\frac {1}{\lambda }}>0}$, ${\displaystyle k>0}$ und dem Lageparameter ${\displaystyle c\in \mathbb {R} }$ hat die Dichtefunktion

${\displaystyle f_{k,T,c}(x)={\begin{cases}0&{\text{für }}x\leq c\\{\frac {k}{T}}\cdot \left({\frac {x-c}{T}}\right)^{k-1}\cdot \mathrm {e} ^{-\left({\frac {x-c}{T}}\right)^{k}}&{\text{für }}x>c\end{cases}}}$

und die Verteilungsfunktion

${\displaystyle F_{k,T,c}(x)={\begin{cases}1-\exp(-({\frac {x-c}{T}})^{k})&{\text{für }}x\geq 0,\\0&{\text{sonst.}}\end{cases}}\;}$

• Für jeden fixierten Parameter ${\displaystyle k}$ bildet die zweiparametrige Familie der Dichtefunktionen ${\displaystyle \left(f_{k,T,c}\right)_{T>0,c\in \mathbb {R} }}$ eine Lage-Skalen-Familie mit dem Lageparameter ${\displaystyle c}$ und dem Skalenparamater ${\displaystyle T}$.
• Wenn die Zufallsvariable ${\displaystyle X'}$ eine zweiparametrige Weibull-Verteilung mit den Parametern ${\displaystyle k}$ und ${\displaystyle T}$ hat, dann hat die Zufallsvariable ${\displaystyle X=X'+c}$ eine dreiparametrige Weibull-Verteilung mit den Parametern ${\displaystyle k}$, ${\displaystyle T}$ und ${\displaystyle c}$. Damit ergibt sich unmittelbar

${\displaystyle \operatorname {E} [X]=c+\operatorname {E} [X']}$

und

${\displaystyle \operatorname {Var} [X]=\operatorname {Var} [X']\;.}$

Die dreiparametrig Weibull-verteilte Zufallsvariable ${\displaystyle X}$ hat also einen um den Wert ${\displaystyle c}$ verschobenen Erwartungswert im Vergleich zur zweiparametrig Weibull-verteilten Zufallsvariable ${\displaystyle X'}$, aber dieselbe Varianz.

Beziehung zur Exponentialverteilung

• Man sieht, dass der Fall ${\displaystyle k=1}$ die Exponentialverteilung ${\displaystyle \operatorname {Exp} (\lambda )}$ ergibt. Mit anderen Worten: Die Exponentialverteilung behandelt Probleme mit konstanter Ausfallrate ${\displaystyle \lambda }$. Untersucht man jedoch Fragestellungen mit steigender (${\displaystyle k>1}$) oder fallender (${\displaystyle k<1}$) Ausfallrate, dann geht man von der Exponentialverteilung zur Weibull-Verteilung über.
• Ist der Parameter ${\displaystyle k>1}$, dann wird ein System mit einer mit der Zeit ansteigenden Ausfallrate, also ein alterndes System, beschrieben.
• Besitzt ${\displaystyle X}$ eine Exponentialverteilung ${\displaystyle \operatorname {Exp} (\lambda )}$ mit Parameter ${\displaystyle \lambda }$, dann besitzt die Zufallsvariable ${\displaystyle Y:=X^{1/k}~(k>0)}$ eine Weibull-Verteilung ${\displaystyle \operatorname {Wei} (\lambda ^{1/k},k)}$. Zum Beweis betrachte man die Verteilungsfunktion von ${\displaystyle Y}$:
  ${\displaystyle F_{Y}(y)=P(Y\leq y)=P(X^{1/k}\leq y)=P(X\leq y^{k})=1-e^{-\lambda \cdot y^{k}}=1-e^{-(\lambda ^{1/k}\cdot y)^{k}},~y>0}$.
  Das ist die Verteilungsfunktion einer Weibull-Verteilung.

Gestreckte Exponentialfunktion

Die Funktion

${\displaystyle 1-F(x)=\mathrm {e} ^{-(\lambda \cdot x)^{k}}}$

wird als gestreckte Exponentialfunktion bezeichnet.