실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법안녕,
두 프로세스 간의 실패율을 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법모든 항목에 대해 수명 데이터를 사용하는 경우 다른 이유로 실패한 항목은 검열된 데이터로 처리됩니다. (경쟁원인분석과 유사합니다. '유아 사망' 항목이 있는 항목도 있고 '정상' 오류 모드가 있는 항목도 있습니다.) 해당 항목은 다른 이유로 실패할 때까지 관심 있는 오류 모드에서 살아 남았습니다. 이러한 관찰은 수명 분포 분석에 포함됩니다.
시간의 끝점에서 실패한 총 단위 수의 집계 데이터를 사용하는 경우(즉, 마지막 순간(예: 3개월)까지 항목을 관찰하지 않은 경우) 이러한 관찰을 실패 수에 포함하지 마십시오. 실패하지 않고 카운트에서 삭제하십시오. 마치 더 작은 샘플로 시작한 것과 같습니다. 비상 분석에서는 이를 검열된 데이터로 계산할 수 없습니다.
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법아래 Mark에 대한 답변을 보면 일정 기간 동안 일부 항목은 실패하고 일부는 실패하는 관찰 결과가 있는 것 같습니다.그 기간이 끝나면 문제는 실패하지 않은 항목의 상태는 무엇입니까?수명이 다한 것인가요?X개월 내에 실패할지 여부에만 관심이 있나요?기간을 임의로 선택한 경우(데이터 수집이 종료된 시점) 실패하지 않은 항목에 대해 알 수 있는 것은 해당 항목이 "아직" 실패하지 않았다는 것뿐입니다.귀하의 데이터를 검열하게 만드는 것은 "아직"입니다.이는 실패하지 않을 것이라고 주장할 수 없으며 특정 시점에 실패하지 않았을 것이라는 점만 의미합니다.
조금 더 확장하면 아래 Mark에게 보내는 질문에 실패까지의 시간을 모델링하고 싶다는 내용이 나와 있습니다.이것은 전형적인 생존분석이다.나는 두 가지 일반적인 접근 방식이 있다고 생각합니다.항목이 모두 유효 수명에 도달했지만 일부 항목이 실패하고 서로 다른 시점에 실패하는 경우 종속 변수는 실패 시간이 되며 회귀 분석을 수행합니다(우연 분석만 수행하는 것이 아님). 실패 여부를 살펴보고 실패 시간에 초점을 맞춘 분석).데이터 수집의 종료가 임의적이라면(위에서 설명한 의미에서) 생존 분석이 적절할 것입니다.종속 변수는 여전히 실패 시간(회귀 분석의 일종)이지만 데이터가 검열되므로 적합 모델 플랫폼이 아닌 생존 플랫폼을 사용하게 됩니다.
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법친애하는 데일,
내 데이터가 아마도 검열되었다는 것이 무슨 뜻인지 자세히 설명해 주실 수 있나요?
Rgrds
이르판Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법안녕 마크,
네, 확실히 도움이 됩니다. 또 다른 문제는 특정 챔버의 높은 고장률이 일부 성능 저하 부품으로 인한 것이며 챔버의 기준 성능과 관련이 없다고 가정하는 것입니다. 통계 분석을 통해 이를 선별할 수 있는 방법이 있습니까? 밖으로. 내가 가진 또 다른 문제는 평균 고장 시간을 분석하고 싶은 경우입니다. 이는 특정 챔버가 20일 동안 고장날 때까지 실행될 수 있는 반면 다른 챔버는 4일마다 실행되고 고장날 수 있음을 의미합니다. 분할표도 사용합니까?Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법저는 Mark의 제안에 동의합니다. 하지만 어떤 질문을 하고 싶은지 정확히 알고 있는지 확인하세요.Mark의 연속성 표는 3개월 후에 실패율이 달라지는지 여부에 대한 질문에 답합니다.보다 일반적인 질문(실패율이 다른지 여부)에 대답하려는 경우 데이터가 검열될 수 있습니다. 즉, 측정은 3개월 후에 이루어지지만 수명은 실제로 더 길다는 의미입니다.나는 두 가지 분석이 유사한 질적 비교를 산출할 것이라고 생각하지만 양적 측면에서는 동일하지 않습니다.
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법문제가 설명만큼 간단한 경우(두 가지 실패율 비교) 분할표 분석을 사용할 수 있습니다. 다음 단계를 시도해 보세요.
- 데이터를 다음과 같이 입력하세요. 방 ( ㅏ , 비 ), 상태 ( 결함 있는 , 불량이 아닌 ), 그리고 장치 (개수).
- 선택하다 분석하다 > X로 Y 맞추기 .
- 선택하다 상태 그리고 클릭 와이 .
- 선택하다 방 그리고 클릭 엑스 .
- 선택하다 장치 그리고 클릭 주파수 .
귀하의 예를 기반으로 한 데이터 테이블은 다음과 같습니다.
분석 결과는 다음과 같습니다.
이 접근 방식이 도움이 됩니까?
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법Mark에게, 실제로 이 수명 분포의 예를 살펴봤습니다. 하지만 이 차트는 일반적으로 특정 제품의 수명을 결정하는 데 사용되었습니다. 그렇죠? 위에 언급한 예에 이 차트를 사용할 수 있나요?Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법친애하는 Dale, 지난 3개월 동안 발생한 오류를 모니터링하고 싶은 두 개의 별도 프로세스 챔버가 있다고 가정해 보겠습니다. 챔버의 고장은 결함과 관련이 있습니다. 예를 들어 이 챔버에서는 주당 3개의 입자 오류가 발생하고 다른 챔버에는 주당 9개의 입자 오류가 발생할 수 있습니다. 이 2개의 챔버를 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법Dale의 답변에 추가하려면 다음을 참조하세요. 돕다 > 서적 > 신뢰성 및 생존 방법 > 생명분배 . 이 플랫폼에는 예제와 함께 이 장에서 완전히 설명된 그룹을 비교하는 기능이 있습니다.
이 솔루션은 검열되거나 정확한 생명 데이터가 있다고 가정합니다.
Re: 실패율 비교를 수행하는 가장 좋은 방법귀하가 보유하고 있거나 수집할 계획이 있는 데이터의 종류에 대해 좀 더 자세한 정보를 제공해 주실 수 있나요?특정 기간 동안 일부 항목은 실패하고 일부는 실패하는 데이터가 있고 비교 중인 여러 프로세스가 있다고 가정하면 데이터가 검열됩니다. 아직 실패하지 않은 항목은 실험/프로세스가 실패할 경우 여전히 실패할 수 있습니다. 더 오랜 기간 동안 실행됩니다.이 경우 일부 유형의 생존(예: 비례 위험) 모델이 적절할 수 있습니다.반면, 이러한 항목의 수명 동안 일부는 실패하고 일부는 실패하는 데이터가 있는 경우 분류 모델을 사용할 수 있습니다.따라서 데이터의 성격에 대해 더 많은 정보를 제공해 주시면 더 나은 답변을 드릴 수 있습니다.
