信頼性データ解析におけるベイズ法の使用（2019-EU-45MP-132）レベル：中級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
業種：製造業
アイオワ州立大学ウィリアム・Q・ミーカー
Christopher Gotwalt氏、SAS、統計研究開発ディレクター
モンテカルロマルコフ連鎖法の理論と応用の開発、計算能力の大幅な改善、そして特にJMPにおける新たなソフトウェアの代替により、信頼性の応用におけるベイジアン法の幅広い利用が可能になりました。しかしながら、ベイジアン法は、必要な事前分布がどこから来るべきかについての懸念のために、信頼性（および他の用途）において物議をかもしているままである。一方で、エンジニアが故障の物理や同じ故障メカニズムでの以前の経験に基づいて信頼性問題の特定の側面に関する確かな事前情報を持っている多くのアプリケーションがあります（例えば、温度加速寿命における活性化エネルギーに関する不正確な知識）。疲労破壊データの解析におけるWeibull形状パラメータのテストまたは そのような応用において、ベイジアン法の使用は、そのような量が知られていると仮定することと、何も知られていないと仮定することとの間の説得力がないとしても適切な妥協点を提供する。今回の講演では、現場故障データの解析、加速寿命試験データ、加速劣化試験データを含む一連の例について、ベイズ法と伝統的な最尤法の使用を比較します。
