本月早些時候，我們有幸主持比爾米克爾 ，愛荷華州立大學文理學院傑出教授分析說網絡廣播系列。Bill是可靠性數據分析，可靠性測試計劃，加速測試，無損評估和統計計算領域的著名作家和專家。在網上直播期間，我們的觀眾對Bill提出了很多好問題，我們沒有時間將所有這些問題都包括在內。對於那些排隊的人，比爾很友好地提供了答案。
題 ：隊列分析和生存分析之間是否存在聯繫或關係？它們可以一起使用嗎？如果是這樣，他們將如何相互補充？
回答 ：是的，隊列分析和生存分析方法可以一起使用，以更深入地了解人口行為。在隊列分析中，我們將人口分為不同的單元組，這些單元具有相似的特徵或特徵。例如，我們可能會根據地理位置和/或過去與潛在客戶的經驗對潛在客戶群進行分層。然後，我們可以，例如，單獨分析時間，以響應每個子組的報價。適合的適當模型是“有缺陷的亞群模型”（或DS模型） JMP ，在Life Distribution平台上。一部分人口永遠不會回應。該模型也被稱為“有限失效人口模型”和“治愈模型”，允許估計將響應的人口比例和每個子群的響應時間分佈。該模型在Meeker和Escobar（1998）的第11章中有詳細描述。在Life Distribution和許多其他平台中，有一個分析“By”選項，它將對每個隊列進行單獨的分析。（在JMP 12中，Life Distribution平台中將有一個“比較組”選項，使這種比較更容易執行。）
題 ：你提到累犯是可靠性的應用。您在網絡廣播期間沒有提到的可靠性分析的其他一些應用領域是什麼？
回答 ：是的，安妮提到了累犯，這肯定是生命數據分析的應用（又名 生存分析）方法。實際上，它是上述“治療模型”的早期應用之一。有興趣知道一個人在釋放後會被關在監獄裡多長時間。但是，當然，有些人“被治愈”，永遠不會回來。這些方法有無數的應用，通常可稱為“時間到事件”應用程序。在工程可靠性方面，我們經常關注故障時間或退貨時間（保修期內的產品）。在食品科學和許多其他產品的開發中，人們對保質期感興趣。在銀行業，人們會對違約貸款的“付款時間”感興趣。在醫學應用中，對治療後恢復的時間感興趣。在社會學方面，婚後可能有時間離婚。同樣，“治愈”模式在這裡可能是合適的，因為相當大比例的夫妻永遠不會離婚。在許多應用程序中，我們不僅對第一個事件感興趣，而且隨著時間的推移再次發生某些事件。例子包括隨著時間的推移疾病的複發（例如，常見的感冒），機器的修理，返回更多購買的顧客等。這些數據可以使用特殊的模型和方法。再次，我推薦Wayne Nelson的2003年書關於這個主題，作為開始學習復發數據分析的好地方。JMP還具有強大的遞歸數據分析方法。
題 ：當這些試驗費用昂貴且遭到抵制時，您是否經常需要說服最終用戶或客戶進行25或30次試驗？如果是這樣，你會採用什麼方法？
回答 ：是的，任何統計顧問最常問的問題是“我需要測試多少個單元？”在可靠性應用中，我們聽到了相關問題“我需要測試多長時間？”JMP擁有廣泛的工具規劃實驗不同種類的，包括可靠性實驗，如演示測試和加速壽命測試。這些方法背後的理論是無可挑剔的。當軟件說您需要30個單位才能達到所需的精度時，這是正確的。但這可能無助於說服資源有限的最終用戶。我發現通過重複模擬所提出的實驗來補充“黑匣子”答案是有用的。我通常會分析五到六個完整的模擬數據集，然後以圖形方式總結50個這樣的模擬實驗的結果。圖形呈現的模擬 - 總結結果允許可視化在重複實驗中可以看到的可變性以及任何給定結果可能離實際有多遠。這種模擬可用於比較不同的候選測試計劃（例如，不同的樣本大小）。您無需了解任何實驗設計理論，即可了解模擬結果可視化帶來的影響。這種模擬可以在JMP Scripting Language，JSL中編程。
題 ：您能否將可靠性研究作為設計實驗中的一個或主要考慮因素，特別是關於田口方法採用的方法？
回答 ：Taguchi方法（又名 強大的設計方法）提供一系列實驗設計工具，可用於使產品和工藝對外部噪聲更加穩健，例如原材料的可變性或產品使用方式的可變性。已經證明使用這些方法具有提高產品質量或工藝輸出的高潛力。因為質量是高可靠性的先決條件（回想一下可靠性是“隨時間變化的質量”），熟練使用穩健的設計方法也會提高可靠性。在某些應用中，可以使用穩健的設計方法直接關注可靠性。我強烈建議這個領域的兩本書是：
Condra，L。（2001）。實驗設計提高可靠性。 CRC出版社。Grove，DM和Davis，TP（1992）。工程，質量和實驗設計 。 朗文科技。題 ：當您排除故障模式時，它會將這些視為刪失數據嗎？
回答 ：在多故障模式分析中，第一步是估計每種故障模式的“邊際”分佈。在假設不同故障模式獨立的情況下，這通過為每個不同的故障模式製作單獨的數據集然後對每個故障模式進行單獨的分析來完成。在構建這些數據集時，重點關註一種故障模式，所有其他故障模式的故障都被視為正確的審查（因為我們所知道的是失敗模式獲得焦點尚未發生）。這是針對每種故障模式完成的。然後，可以使用所謂的“系列系統模型”來組合邊際分佈的估計，以獲得所有故障模式有效的故障時間分佈的估計。這種方法的一個簡單擴展是提供故障時間分佈的估計，只有一些故障模式處於活動狀態（因此您可以看到消除一種或多種其他故障模式的影響）。具有分析可靠性數據功能的現代軟件（如JMP）將自動完成所有這些工作。有關該主題的技術細節可以在Meeker和Escobar（1998）的第15章中找到。
如果你想看到存檔的網絡廣播 ，您可以從比爾在統計，可靠性等方面的廣泛專業知識中學到更多。
