와 이블 분포 : "풀 된"와 이블 베타에 대한 해결?이전에는 결함이있는 부분 집단 분석에서 와일드 베타와 p 요인을 수정하는 스레드가있었습니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Life-Distribution-Fixing-p-and-fixing-Weibull-beta-in-DS-Weibull/td-p/43681
나는 3 " 풍미 "를 가졌지 만 스트레스 조건은 다르다. 이론적으로 동일한 실패 메커니즘이있는 경우와 이블 베타는 실패율과 Weibull 알파 만 다른 모든 3 개 데이터 세트에 대해 동일해야합니다. 간격 간격 및 기타 요인에 따라 JMP 회귀에 대한 Weibull 베타가 +/- 20 %로 변경 될 수 있습니다.
위의 링크를 통해 Weibull 베타를 제한 한 다음 Weibull 알파를 해결할 수있는 방법을 읽었습니다. 그게 좋겠지 만 베타 버전을 어떻게 설정해야합니까?
JMP는 Life Distribution 분석과 "by"필터를 사용하여 2 개의 다른 데이터 세트를 해결하지만 Weibull 베타 슬로프 1에 수렴 할 수 있습니까?
재 : Weibull 분포 : "풀 된"Weibull 베타 해결?3 가지 "맛"은 없습니다. 같은 인구의 3 개의 무작위 그룹입니다. 불쌍한 말로 ...
재 : Weibull 분포 : "풀 된"Weibull 베타 해결?역사적인 증거와 현재 모집단의 모양 매개 변수가 동일하다는 믿음을 기반으로 모양 매개 변수를 수정합니다. 모양 매개 변수에 대한 히스토리 추정을 사용합니다.
Life Distribution 플랫폼을 사용하여 세 가지 샘플 ( '맛', '그룹')으로 가정을 테스트 할 수 있습니다. 데이터 열을 분석 역할로 전송하기 전에 그룹 비교 탭을 선택하십시오.
