<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />目的
此脚本采用重复测量数据表（每个单元具有多行的表）
并将其转换为每单元 1 行和 Pseudo Failure time 的数据表。
原始数据表必须包含：
1) 标识每个单元的列，
2) 测量时间的变量（可以使用，例如行驶里程），以及 3) a
响应列。
用法
只需通过以下任何一种方法运行此脚本：
编辑 > 运行脚本
控制-R
单击工具栏中的“运行脚本”按钮
//*******************一般信息
//此脚本采用重复测量数据表（每单元多行的表）
//并把它变成一个数据表，每个单元有1行和一个伪故障时间。
//原始数据表必须包含：
1) 标识每个单元的列，
2) 测量时间的变量（可以使用，例如行驶里程），以及
3) 一个响应列。
//**********************初始对话框
//初始对话框允许您选择响应、时间度量
//（可以是时间或使用度量，例如行驶里程）和单位标识符。
//您也可以指定1个分组变量。 如果一个
//group by variable是指定的，用户可以选择不同的变换
//对于分组变量的每一层
//左下角的单选框允许用户指定是否绘图
//应该显示回归线或连接系列中的每个点
//单元。 这会影响显示图表，但不会改变内部计算的方式
//执行
//************************选择转换窗口
//指定初始变量后，脚本会打开一个窗口，显示
//时间变量和响应之间的关系。 时间的转变
//并且可以从侧面的下拉列表中选择响应
//地块。 转换时，绘图将更新
//选择显示新的关系。
//如果指定了分组变量，每个变量都会有一个单独的图
//分组变量的级别。
//当用户找到一个导致线性关系的转换时
//转换响应vs转换时间，他/她可以选择
//“创建伪故障时间数据”
//创建新的数据表。
//有关选择转换窗口的更多信息，请选择帮助
//对话框中的按钮。
//**********************创建数据表对话框
//此对话框允许您输入失败阈值，
//指定额外的协变量（可选），并在数据中指定一列
//控制伪故障时间大小的表。
//生成的数据表每个单元 ID 将有一行。
//细节
//失败模型的协变量（可选）：
// 要包含在失败中的可选协变量列表
// 时间模型。 这些列从原始数据表复制到
// 伪故障时间表。 它们不影响计算
// 如果每个协变量有多个度量，则
// LAST VALUE 包含在最终表格中。 此时，脚本执行
// 不支持时间相关的协变量
//最大预测时间（可选）
// 包含最大预测时间的可选列。
// 如果线性模型预测的失效时间更大
// 比该列中的值，伪失败时间为
// 此列的最大预测时间。
//审查列（可选）
// 数据表中的一列，对于测试期间失败的观察结果为 0
// 否则为 1。 如果指定了此列，则该列具有 1 的任何单位
// 将被视为“硬故障”，伪故障时间将是
// 对这个变量进行的最后一次测量。
//失败阈值（必填）
// 单元被认为失败的响应值。
//***************有关输入、输出和内部计算的详细信息
//输入：
// * 数据表，如假设中所述
// --将使用活动表或脚本将提示打开
// * 失败级别：组件被认为“失败”的损坏级别
// --用户将输入到一个带标签的框中
// * Censor Time (optional): 如果预测时间超过这个时间，组件
// 应被视为“审查”
// --数据表将有一列包含最大预测时间
// 用户将允许每个单元
// * 时间和/或响应的转换
// --用户将从列表中选择
// -- 将向用户显示转换值和预测值的图
// 并允许更改选择
//输出：
// * 交互式绘图。 允许用户在视觉上适合
// 线性变换
// * 包含以下内容的数据表：
// -- 每个组件的一行
// --“Predicted Time”：包含预测故障时间的数字列
// -- 一个包含原始失败时间的数字列
// --"Pseudo Failure Time" 包含伪故障时间的数字列。
// 这是线性模型预测的时间，或者，
// 如果指定了审查变量，
// 适当的失败时间。 这个变量是基于一个公式
// 分配原始的
// 时间或根据用户指定的预测时间。
// --"Censored" 一个 0,1 变量，指示单位是否被删失 (1)
// 审查 (0)。 这是应该指定为的变量
// 审查生命分配平台或其他生存中的变量
// 模型。
// --"Estimate Type"：一个序数列，指示该行是否被审查
// 以下方式之一
// --测试失败：0
//（在这种情况下，建模时间设置为最后一次
//单位被测量）。
// --在测试期间没有失败，并且预测的时间是有意义的：1
//（伪故障时间=预测时间）
// --predicted censoring time 比用户指定的时间长：2
//（在这种情况下，建模时间设置为最大时间
// 由用户指定）
// --该单元只有一行--无法预测：3
//（在这种情况下，建模时间是到最后一次测量单位）。
// --在某些情况下，预测时间的计算会产生一个时间
// 这对于 JSL 来说太大而无法处理。 在这种情况下，伪失败设置为
// 最大时间或到最后一次测量单位 if
// 没有最大时间列
// --来自原始数据表的协变量。 有一个对话框允许用户
// 选择将在以后的分析中使用的协变量。
// * 不支持与时间相关的协变量。 为每个测量的最后值
// 组件出现在数据表中。
//计算：
// * 输入值的线性变换
// * 使用线性变换预测故障时间
// --模型为每个单元计算一个单独的行
// -- 脚本使用 JSL 的矩阵语言执行计算
//假设：
// * 数据表格式如下：
// --1 行，每个项目的每次测量（重复测量）
// -- 包含一个时间列，指定采取每个措施的时间
// -- 包含一个审查列 (0,1) 指示组件是否
// 测试失败。
// -- 如果单位的最后一个度量有 censoring=0,
// 新数据表将使用表中给出的失败时间，而不是
// 预测失败时间。
// * 有一个合适的线性变换适用于
// 所有行或按组内的所有行（即我们没有情况
// 有些行需要一个
// 对数变换和其他需要幂变换）
//使用的平台：
// * 双变量平台用于创建允许用户选择的图
// 适当的转换。 适合每个值用于允许用户查看
// 如果拟合是近似线性的。
关于根据响应变量查找故障预测时间的方法的问题。
如果有故障前后的数据，如何计算故障时间。 假设该设备在 24 小时时很好，但在 96 小时时很差。
如果故障前只有数据，但设备处于故障轨迹上（它正在漂移）怎么办？ 故障时间是如何计算的？
谢谢
