XによるFit Lifeの4つの生命分布グループと関係（カスタム）の違い皆さんこんにちは、
半導体信頼性工学チームからいくつか質問を受けました。
そのうち、3つの質問をしたいと思います。
1。「Life Distribution」には、4つの主要なパラメトリック分布のグループがあります
-基本的な故障時間分布
-TH（しきい値）分布
-DS（欠陥部分母集団）分布
-ZI（ゼロ膨張）分布
4つのグループの違いを説明するのは非常に困難です。
簡単かつ簡単に説明できる良いアイデアがあれば教えてください。
2。「Fit Life by X」のイベントと加速要因の関係を特定する必要があります
1）定義済みのモデルがない場合、またはどの関係が最適かわからない場合は、
彼らはどのように最適な関係を見つけることができますか？
2）リレーションシップ（カスタム）を使用している場合、下の空白に適切な値を入力するにはどうすればよいですか？
3。通常の散布図は、「Fit Life by X」のようなものです
データが2つ以上のバッチまたはグループで測定またはテストされている場合、
バッチまたはグループごとにグループ化された散布図を重ねてプロットできますか？
ありがとう
一樹
再：フィットライフの4つのライフ分布グループと関係（カスタム）の違いX1。信頼性寿命分布モデルは、故障の理論モデルから導出されます。通常、これらには2つのパラメータが必要です。場所とスケール、またはスケールと形状であり、寿命はゼロから始まると仮定します。このパラメーター化は、場合によっては不十分です。しきい値分布モデルは、分布が原点に固定されていない場合に3番目のパラメーターを使用します。しきい値はゼロ以外の原点を表します。ポジティブな場合もあれば（故障のない寿命）、ネガティブな場合もあります（製造が完了する前に寿命が終わりました）。ゼロ膨張モデルは、生命のないユニット（「乳児死亡」またはバーンイン期間中の障害）を示すケースを考慮します。反対は、寿命が無限のユニットを説明する欠陥部分母集団モデルです（すべてのユニットで故障モードは不可能です）。
2.1。プロットは、理論モデルまたは故障モードの事前知識がない場合のモデルの選択をガイドすることを目的としています。このアプローチは単なるデータのフィッティングですが、とにかく有用なモデルにつながる可能性があります。ユーザーインターフェイスは、テストおよび比較するためのさまざまなモデルをサポートしています。同様のユニットの信頼性と故障モードに関する記事については、技術文献および科学文献を検索すると役立ちます。
2.2。ヘルプ>書籍>信頼性とサバイバル> Fit Life by Xの章を参照してください。カスタム関係の使用に専念するセクションがあります。
3。それは可能だとは思いません。ただし、バッチはランダムエラーを表します。
MeekerとEscobarによる参考テキスト「信頼性データの統計的方法」を強くお勧めします。Bill Meekerは、信頼性プラットフォームの作成に関してJMP Developmentとの重要な共同作業者です。
再：フィットライフの4つのライフ分布グループと関係（カスタム）の違いXハイマーク、
親切な説明ありがとうございます。Meekerの本とウェビナーをチェックします
ありがとう
一樹
