パラメトリックサバイバルプラットフォームを使用した個別の位置パラメータこんにちは、みんな、
Eyringモデルを使ってハザード率とMTTFを予測しようとしています（添付ファイル参照）。
を使うパラメトリックサバイバルプラットフォーム
にパラメータ推定報告あり規模パラメータ " シグマ 「でも、だめだ。分けるロケーションのパラメータ対数論分布。
のグラフィック表示のみ別の場所そして別の場所と規模で与えられるパラメトリックサバイバルプラットフォーム
の値を取得する方法はありますか分けるロケーション選択された確率分布のパラメータ
パラメトリックサバイバルプラットフォームを使用して位置パラメータを分離するハイマーク、
あなたは絶対に正しいです。
標準化された対数論分布： ロケーション = Ln（T50）
ありがとうございました。
パラメトリックサバイバルプラットフォームを使用して位置パラメータを分離するそのため、パラメーター推定値を使用して、各条件のLocationパラメーターを計算します。
Location = -7.2947 + 0.533 * Arrhenius(Temp) + -1.11 * Log(Voltage)
パラメトリックサバイバルプラットフォームを使用して位置パラメータを分離するハイマーク。
お返事ありがとうございます。
Minitabでも同じ分析をしました加速寿命試験 plaform。
レポートにありますロケーションそれぞれのパラメータ温度 - 電圧ペア。
ところでの価値規模 Minitabのパラメータは、JMP 0.34の同じパラメータの値です。
パラメトリックサバイバルプラットフォームを使用して位置パラメータを分離する場所はスケールのように一定ではありません。位置パラメータは線形予測子の逆変換関数です。
