신뢰성 데이터 분석에 베이지안 방법 사용 (2019-EU-45MP-132)레벨 : 중급
직무 기능 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
산업 : 제조
William Q. Meeker, Iowa State University 통계학 교수
Christopher Gotwalt, JMP, 통계 연구 및 개발 이사
몬테 카를로 마르코프 체인 방법의 이론 및 응용의 개발, 특히 JMP에서 계산 능력 및 신흥 소프트웨어 대안의 방대한 개선으로 인해 신뢰성 응용 분야에서 베이지안 방법을 광범위하게 사용할 수있게되었습니다. 그러나 베이지안 방법은 필요한 사전 배포가 어디에서 발생해야하는지에 대한 우려 때문에 안정성 (및 기타 응용 프로그램)에있어 논란의 여지가 남아 있습니다. 다른 한편으로는, 엔지니어가 실패의 물리학이나 이전과 같은 실패 메커니즘을 기반으로 한 신뢰성 문제의 특정 측면에 대한 확고한 사전 정보를 가지고있는 많은 응용 사례가 있습니다 (예 : 온도 가속 수명의 활성화 에너지에 대한 부정확 한 지식 테스트 또는 피로 파괴 데이터 분석에서의와 이블 형상 파라미터에 관한 정보). 그러한 응용 프로그램에서 베이지안 방법을 사용하면 해당 양을 알고 있다고 가정하고 아무 것도 알려져 있지 않다고 가정하는 것 사이에 타협하지 않아도됩니다. 이 연설에서 필자는 필드 실패 데이터 분석, 가속 수명 테스트 데이터 및 가속 저하 테스트 데이터를 포함한 일련의 예제에 대해 베이 즈 식 방법과 기존의 최대 우도 방법을 비교합니다.
