MIM燃費表示の誤差について


パート1・・・このページです

パート2・・・経年変化?


 MIM(マルチ・インフォメーション・ディスプレイ(注))の燃費表示の誤差について考察してみました。
(注:なぜMIMなのかは、自由空間エスティマハイブリッドのサイトを隅から隅までよーーーく調べてください。たぶん、判りません(爆))

 各ユーザーのサイトから、給油までの走行距離、給油量、給油時のMIM燃費表示を拾い集めました。
2002.6.26までで、11台分、111件のデータを調べました。
以下は、この範囲での、しろうと分析です。


MIM燃費と満タン法燃費の比について

MIM燃費と満タン法燃費の比の分析です。各データの(満タン法燃費/MIM燃費)を分析してみました。

基本統計量、ヒストグラム

「エクセルの分析ツールを使用した、基本統計量」と「素人作成のヒストグラム」です。
ヒストグラムは、正規分布と仮定、Sturgesの方法により、8区間で作成しました。(データ数111から決まります。)
基本統計量を、おとおるさんの掲示板のべーさんの分析を参考に、分析してみると、

正規分布であると仮定しちゃいます
これは±3シグマで考えると(97%の確率の範囲) 実燃費/MIM表示は0.879〜1.005までばらついているということになります
仮にMIMが15.0km/Lの表示であっても 実際には13.2〜15.1km/Lということですね

70リットル全部を使って走りきった場合 MIM表示が同じ『15.0』km/Lであっても
あるときは923キロしか走れなくて
あるときは1056キロも走ってしまうことになります
(その差133キロ!)

以上は±3シグマの話なので100回のうち3回の確率で 上記からも外れてしまう場合があります
意外とMIMの誤差は大きいですね

逆に70Lをきっちり使った場合 いくらMIMがばらついていても MIM表示が16.3km/L以上であれば無給油1000キロほぼ確実!となります
『ほぼ』と書いたのは100回に1.5回の確率で失敗する可能性があるからです(笑)

 どうして、こんなにばらつくんでしょう。MIMがばらついているほかにも、 満タン法の燃費もばらついているんです。
いつも、同じ「車の傾き」、「タンク内の液面の位置」で給油すれば、ほとんど ばらつきはないですけど、少々は違っていますよね。
ガソリンを1リットル単位で入れようと、努力するGSもありますよね。
もし、ガソリンを入れる量が1リットル減ると、どの程度誤差が変わるんでしょう。
(満タン法燃費/MIM燃費)にどのような影響があるか試算してみたのが、次の表です。

 上のケースでは、給油量が1リットル少ないと、MIMの誤差は、 −5.6%から−4.2%と、1.4%も変わってしまいます。
 こんな誤差があるということにも注意をはらう必要があります。この誤差を考慮した場合、 標準偏差が大きくなるのか、小さくなるのかは、不明ですが。

 車の傾きと給油量の関係について、実際例を一つ。

○○○○さんが給油したときのことです。
給油中、GSの勾配により車フロント部が上がっていることに気付きました。
で、「いっぱいになっても清算しないでください。車の向き変えるから」とお願いしました。
もちろんフロントを下げて目いっぱい給油するためです。
フロント上がりの時点では69.5L、
フロントを下げたらさらに2L入り、71.66Lで伝票を切りました。

というわけで、GS内の勾配によっても限界給油量は結構違ってくるようです。
2リットルくらいは、前後するようですね。


MIM燃費と満タン法燃費の相関について

MIM燃費と満タン法燃費の相関を調べてみました。

横軸にMIM燃費、縦軸に満タン法燃費をとった、散布図です。
関係がありそうな感じなので、X切片0で、線形近似(エクセル機能)し、数式も記入してみました。
計算式は、先ほどの(満タン法燃費/MIM燃費)の平均値、0.9424と若干異なり、0.9433になりました。
ま、こんなものでしょう。(笑)

その他の相関について

縦軸は、(満タン法燃費/MIM燃費)。横軸は、走行距離、給油量、MIM燃費です。

走行距離と  
(満タン法燃費/MIM燃費)


走行距離は、1000km=1で補正
給油量と   
(満タン法燃費/MIM燃費)


給油量は、70L=1で補正
MIM燃費と
(満タン法燃費/MIM燃費)


MIM燃費は、20km/L=1で補正

 あんまり、関係がないような感じがします。
あえて言うとすれば、
 ・走行距離が長いほど、(満タン法燃費/MIM燃費)は大きくなる
 ・給油量が多いほど、(満タン法燃費/MIM燃費)は小さくなる
 ・MIM燃費がよいほど、(満タン法燃費/MIM燃費)は大きくなる

 最後に、相関(2 つのデータ グループの共分散を、母集団の標準偏差の積で割った値)を一覧にしたものを添付します。


結論

 納車直後等、あまりデータのそろっていない方々には、少々、参考にはなったと思ってます(笑)
「結論として、具体的な数値をあげること」は、控えておきます。

 ちなみに、私自身がどう判断するかというと・・・
私の車の測定データは、次のグラフに示したとおりです。

誤差は、5%弱になります。データは11個です。今後、データ数が増える見込みは少ないです。
なぜなら、・・・お出かけリセットを励行する予定ですから。
で、計算が面倒なので、MIMから1km/Lを引いた値で見ていこうと思っています。(爆)
1km/L・・・20km/Lの5%。15km/Lの6.7%
全データから推測される、5.7%(=1−0.9433)と比べて、全体的には、あまり変わらず、 また、安全サイドと思います。

 長々と、くだらない分析につきあいいただき、ありがとうございました。


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Akio Yoshida