Distribuzione di Weibull: soluzione per una beta di Weibull "in pool"?Precedentemente c'era una discussione sulla correzione del beta di Weibull e del fattore p in un'analisi della sottopopolazione difettosa.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Life-Distribution-Fixing-p-and-fixing-Weibull-beta-in-DS-Weibull/td-p/43681
Ho 3 " sapori "della stessa popolazione ma con diverse condizioni di stress. In teoria, se abbiamo lo stesso meccanismo di errore, la beta di Weibull dovrebbe essere la stessa per tutti i 3 set di dati con solo il tasso di errore e l'alfa di Weibull diversa. Sulla base della spaziatura tra intervalli e di altri fattori, il beta di Weibull sulla regressione JMP può variare del +/- 20%.
Con il link sopra, ho letto come posso vincolare la beta di Weibull e poi risolvere per l'alfa di Weibull. È fantastico ma a cosa impostare la beta?
JMP fornisce la capacità con l'analisi di Life Distribution e il filtro "by" per risolvere 2 set di dati diversi ma convergere su 1 pendenza beta di Weibull?
Re: Distribuzione di Weibull: soluzione per una beta di Weibull "in pool"?Non ci sono 3 "sapori". Sono 3 gruppi casuali della stessa popolazione. Poco formulato ...
Re: Distribuzione di Weibull: soluzione per una beta di Weibull "in pool"?È possibile correggere il parametro di forma in base a prove storiche e la convinzione che la popolazione attuale abbia lo stesso parametro di forma. Si utilizza una stima storica per il parametro di forma.
Potresti voler testare l'ipotesi con i tre campioni ('flavor', '' gruppi ') usando la piattaforma di Life Distribution. Selezionare la scheda Confronto gruppi prima di trasmettere le colonne di dati in ruoli di analisi.
