変数の重要性と最適な設定を評価するために、パラメトリックサバイバルプラットフォームまたは代替手法を使用する方法どの製造要素が材料の疲労寿命（および他の特性）に影響するかを調べるためにDOEを実行しました。
対象となる応答変数は打ち切りデータを含む生存データであるため、データの分析にはJMP 14のParametric Survivalプラットフォームを使用しています。パラメトリックサバイバルプラットフォームは、私が理解できる限り、変数重要性の評価オプションやプロファイラーをサポートしていません。
どの要因が人生に最大の影響を与えるのか、そして人生を最大にする環境を決定したいのです。変数の重要性を評価するオプションやプロファイラーを使わずにこれを行うにはどうすればよいのでしょうか。誰もがこれを行うために取るべきであるアプローチをお勧めできますか？
ありがとう、
ラリー
どのように変数の重要性と最適な設定を評価するためにパラメトリックサバイバルプラットフォームまたは別のテクニックを使うかプロファイラーで視覚的に効果の大きさを評価するだけで十分ですか？
どのように変数の重要性と最適な設定を評価するためにパラメトリックサバイバルプラットフォームまたは別のテクニックを使うかJMPがパラメトリックサバイバルプラットフォームからAssess Variable ImportanceとProfilerを削除した理由がわかり始めたと思います。このプラットフォームでは、非線形関数、具体的には確率分布を当てはめているだけなので、応答を予測することはあまりありません。 同様の理由でプロファイラも意味がありません。
この時点で、私は私の因子の 'n'の関数である確率分布を持っています。私が今しなければならないことは、私の問題に対する信頼性の尺度を選び、それを最大化することです。 例えば、私の目標が私のサンプルの5％が失敗する前にサイクルを最大化することであれば、p = 0.05の逆累積分布関数を最大化する必要があります。
今私はJMPでそれを行う方法を理解する必要があります。
どのように変数の重要性と最適な設定を評価するためにパラメトリックサバイバルプラットフォームまたは別のテクニックを使うか分位点プロファイラを使用します。[望ましさの関数]を[最大化]（既定値）に設定します。確率を0.05に設定してロックします。それから望ましさを最大にしなさい。
どのように変数の重要性と最適な設定を評価するためにパラメトリックサバイバルプラットフォームまたは別のテクニックを使うかもしあなたがJMP Proを持っているなら、Quantile Profilerは良い解決策です。私はおそらく分布方程式をエクスポートして外部のプログラムを使う必要があるでしょう。
Re：パラメトリックサバイバルプラットフォームまたは代替手法を使用して、変数の重要性と最適な設定を評価する方法は？こんにちはラリー、
これを投稿したことがあるので、まだこのスレッドをフォローしているかどうかはわかりません...
また、DOEを使用して材料の疲労を評価するためにJMPを使用しています。共有する情報（レポート、出版物など）がある場合は、感謝します。なんらかのやり取りに興味がありましたら、ご連絡ください。
よろしく、
マティアス
