X中适应生活中4个生命分布群和关系（习惯）的差异嗨，大家好，
我从一些Seminconductor可靠性工程团队得到了几个问题。
其中，我想问三个问题;
1。“生命分布”中有4个主要的参数分布组
- 基本失效时间分布
-TH（阈值）分布
-DS（缺陷子群）分布
-ZI（零膨胀）分布
我很难解释4组的差异。
如果您有任何好的想法可以简单而轻松地向他们解释，请告诉我。
2。我们必须确定事件与'适合生活的X'中的加速因素之间的关系
1）如果没有预定义的模型或者他们不知道哪种关系最合适，
他们怎么能找到最合适的关系呢？
2）如果他们使用关系（自定义），他们如何在下面的空格中输入正确的值？
3。通常的散点图如下所示'Fit Life by X'
如果他们的数据是在两个或多个批次或组中测量或测试的，
我们可以绘制按批次或组分组的重叠散点图吗？
谢谢
Ikju
回复：X中适合生活中的4个生命分布组和关系（自定义）的差异1。可靠性寿命分布模型源自失效的理论模型。它们通常需要两个参数：位置和比例，或者规模和形状，并假设生命从零开始。对于某些情况，此参数化不足。对于分布未锚定在原点的情况，阈值分布模型使用第三个参数。阈值表示非零原点。它可能是积极的（无故障的生命期）或者可能是消极的（生命在制造完成之前结束）。零膨胀模型解释了展示没有生命的单位（“婴儿死亡”或老化期间的失败）的情况。相反的是有缺陷的子群模型，它们考虑了具有无限寿命的单元（所有单元都不可能出现故障模式）。
2.1。这些图旨在指导在没有理论模型或故障模式的先验知识的情况下选择模型。这种方法仅仅适用于数据，但无论如何它都可以产生有用的模型。用户界面支持各种模型进行测试和比较。在技术和科学文献中搜索关于类似单元的可靠性和失效模式的文章是有帮助的
2.2。请参阅帮助>书籍>可靠性和生存>适合X的生活章节。有一节致力于使用自定义关系。
3。我不认为这是可能的。但是，批次无论如何都代表随机错误。
我强烈推荐Meeker和Escobar的参考教科书“可靠性数据的统计方法”。Bill Meeker一直是JMP Development的重要合作伙伴，负责创建可靠性平台。
回复：X中适合生活中的4个生命分布组和关系（自定义）的差异嗨马克，
谢谢你的解释，我会查看Meeker的书和网络研讨会
谢谢
Ikju
