행 제외 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.안녕 모두,
나는 노력하고있다 들어오지 못하게 하다 분석의 행 적합 모형 , 생명 분배 그리고 X로 수명 맞추기 플랫폼.
위에서 언급한 모든 플랫폼에서 제외된 행은 그래프에서 숨겨진 것처럼 보이지만 테이블에서는 이러한 행만 제외됩니다.
질문: 제외된 행도 숨겨진 이유는 무엇입니까? 적합 모형 , 생명 분배 그리고 X로 수명 맞추기 플랫폼?
자세한 내용은 아래 스크린샷과 첨부된 JMP 파일을 참조하십시오.
데이터 탐색 및 시각화대량 맞춤화신뢰성 분석Re: Exclude rows 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.안녕 peng_liu,
답변이 늦어서 죄송합니다. 귀하의 답변을 최근에서야 봤습니다.
여하튼 자세한 설명과 첨부된 예시 감사합니다.
오른쪽 및 왼쪽 검열된 데이터가 있는 간격 형식이 가장 좋다고 생각합니다(아래 그래프 참조).
오른쪽 및 왼쪽 중도절단된 데이터가 있는 그래프는 실제로 피팅에 기여하기 시작하는 확률 지점을 나타냅니다.
얻은 적합 매개변수는 두 변형 간에 약간 다르지만 1%를 넘지 않습니다.
Re: Exclude rows 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.영아 사망률과 초기 실패를 올바른 중도절단된 관찰로 변환할 때 주의해야 할 두 가지 추가 사항이 있습니다. 데이터에 실패 및 우측 중도절단된 관측값만 있는 경우 두 가지 형식이 있습니다.
첫 번째는 다음과 같은 Time-and-Censor-Indicator 열 형식입니다. 대부분의 안정성 플랫폼은 현재 Censor 열의 텍스트 값을 허용합니다. 그러나 0-1 코딩은 여전히 기본적으로 허용됩니다.
두 번째는 다음과 같은 Time-Interval 열 형식입니다. 여기서 플랫폼은 두 개의 시간 열 시작 및 종료를 예상하고 더 이상 지표 열이 없으며 셀의 결측값 패턴에 따라 적절한 검열 유형을 파악합니다. 예를 들어, 두 번째 행은 End에 누락된 값이 있고 해당 행은 우측 관측 중단된 관찰을 나타냅니다.
이제 유아 사망률과 초기 실패를 오른쪽 중도절단으로 표시하려는 특정 사례로 돌아가십시오. 데이터에는 이미 일부 "검열된" 관측치가 있으며 실제로는 중단으로 인해 "올바른 관측 중단"입니다. 따라서 유아 사망률, 초기 실패 및 원래 권리 중도절단의 세 가지 유형의 관찰 권한을 모두 중절된 것으로 표시하고 싶습니다.
설명을 위해 두 가지 접근 방식을 모두 첨부합니다. 먼저 "시간 검열 형식.jmp"입니다. "Time to Failure, h"는 그대로 유지하지만 다음 수식을 사용하여 "Effective Censor" 열을 새로 만듭니다.
그런 다음 "Time to Failure, h" 및 "Effective Censor"를 시간 및 검열 표시기 열로 사용하여 데이터를 분석합니다. 다음은 "다른 모드를 올바르게 검열 처리"와 "다른 모드 제외"를 비교한 스크린샷입니다. 스크립트는 테이블에 있습니다. 숫자는 비슷하지만 여기에서 검열된 다른 모드를 처리해야 한다고 생각합니다.
이제 다른 형식: "interval format.jmp". 테이블은 "시작 기간, h" 및 "종료 기간, h"를 다음과 같이 정의합니다. 이것은 "시간의 시작 기간, h"입니다.
그리고 이것은 "Eng 기간, h"입니다.
이제 분석을 위해 "시작 기간, h" 및 "종료 기간, h"만 사용합니다. 그리고 보고서는 이전 스크린샷에 있는 내용을 복제해야 합니다. 스크립트는 테이블에 있습니다.
마지막으로 Nonparametric Overlay의 점이 무엇인지 설명하겠습니다. 서로 다른 전압 수준에서 고장 분포의 비모수적 추정치입니다. 추정치는 포함된 데이터 포인트를 사용하고 이들과 연결됩니다. (1) 해당 관찰이 분석에 포함되지 않았거나 (2) 해당 관찰 시점에 확률 추정치를 결정할 수 없기 때문에 점이 그려지지 않습니다. 이유 (1)은 앞에서 설명한 것입니다. 이유 (2)는 예를 들어 "time censor format.jmp"의 첫 번째 행, 시간 = 0.001, 영아 사망률 = 1을 참조하십시오. 우리는 그것을 오른쪽 검열된 것으로 취급합니다. 그리고 해당 플롯에서 0.001 주변에 점을 볼 수 없습니다. 시간 = 0.001에서 명확한 확률 추정치를 넣을 수 없기 때문입니다. 우리가 말할 수 있는 것은 시간=0.001에서 전압=51과 관련된 확률이 약 0.02인 녹색 점의 가장 낮은 지점보다 작아야 한다는 것입니다.
Re: Exclude rows 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.친애하는 peng_liu 님,
답장을 보내 주셔서 감사합니다.
내가하려는 것은 Inverse Power 모델을 전압 가속 테스트.
이를 위해 회귀 모델을 사용하고 있습니다. 봐라 g-물류 유통 X로 수명 맞추기 또는 파라메트릭 서바이벌 피팅 모델 JMP의 플랫폼.에서 X로 수명 맞추기 내가받는 보고서 힘 η 위의 Inverse Power 모델 방정식에 지정되어 있습니다.
문제는 유아 및 초기 실패가 모델에서 제외되지 않은 경우 피팅이 좋지 않다는 것입니다(아래 그림 1 참조).
결과적으로 그림 2에서 다음을 볼 수 있습니다.
- 의 값 η 그리고 σ 초기 실패가 있는 경우와 없는 경우 추정된 역 전력 모델 간에는 크게 다릅니다.
- 초기 실패가 있는 피팅은 역 전력 모델을 제대로 예측하지 못합니다(Cox-Snell Residual PP Plot 참조).
내가하려고하는 것은
- 영아 사망률 및 초기 실패 없이 역 검정력 모델 모델 적합
- 동시에 Fit Life by X 그래프에서 유아 사망률과 초기 실패를 계속 표시합니다.
참고: 그림 1의 왼쪽 그래프에서 유아 사망률(별표)과 초기 실패(마름모꼴)는 오른쪽 검열 JMP 테이블에서
그림 1
그림 2
Re: Exclude rows 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.원래 질문에도 불구하고 데이터 분석은 다소 흥미롭습니다. 올바른 검열 관찰로 유아 사망 및/또는 초기 실패를 표시하는 것이 "제외"가 아니라 원하는 접근 방식이어야 한다고 생각합니다. 제 추측이 맞다면 귀하는 가속 수명 테스트에서 "경쟁 모드" 데이터를 분석하려고 시도하고 있으며 규칙적인 조건에서 "예상" 고장 모드로 인해 고장 분포와 전압 사이의 관계에 관심이 있습니다. 그러나 유아 사망률과 초기 실패는 관심이 없는 두 가지 다른 실패 모드입니다. 이 예에서 관심 없는 실패 모드를 처리하는 올바른 방법은 올바르게 중도절단 처리하는 것입니다. 즉, 관심 있는 모드로 인한 "잠재적" 실패 시간은 다른 모드로 인해 기록된 실패 시간 이후입니다. 따라서 유아 사망 및/또는(둘 다 비정상적인 실패 모드인지 여부에 따라 다름) 초기 실패가 0인 경우 값이 "실패 시간, h"인 다른 시간 열을 만들어야 합니다. 동일한 경우 누락됩니다. 그런 다음 "Failure Time, h"와 새 시간 열을 모두 Y에 넣습니다.
Re: Exclude rows 옵션은 또한 Fit Model, Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼의 분석에서 행을 숨깁니다.설명된 규칙은 숨겨지지 않는 한 분석에서 제외되는지 여부에 관계없이 플롯할 수 있는 "원시 데이터 포인트"에만 적용됩니다.
Fit Life by X 등에서 마커는 "원시 데이터 포인트"가 아니며 분포 함수의 비모수 추정치입니다. 그들은 분석에 포함된 관찰과 함께 계산되고 해당 관찰에 해당합니다.
