排除行選項還可以通過X平台在Fit Model，Life Distribution和Fit Life中對分析隱藏行大家好，
我在嘗試著排除分析中的行擬合模型，壽命分佈和X的《 Fit Life》平台。
在上述所有平台中，被排除的行也似乎隱藏在圖形中，而在表中，這些行僅被排除。
問題：為什麼排除的行也隱藏在擬合模型，壽命分佈和X的《 Fit Life》平台？
有關更多詳細信息，請參見下面的屏幕截圖和隨附的JMP文件。
圖形回复：“排除行”選項還會在X平台的“擬合模型”，“壽命分佈”和“擬合壽命”中對分析隱藏行所描述的約定僅適用於可以繪製的“原始數據點”，無論是否將它們從分析中排除，只要不隱藏即可。
在X等的Fit Life中，標記不是“原始數據點”，它們是分佈函數的非參數估計。 它們根據分析中包含的觀察值進行計算並與之對應。
回复：“排除行”選項還隱藏了X平台的“擬合模型”，“壽命分佈”和“擬合壽命”中的分析行儘管存在最初的問題，但對數據的分析還是很有趣的。 我認為將嬰兒死亡率和/或初始失敗標記為經過正確審查的觀察結果應該是理想的方法，而不是“排除”。 如果我猜對了，您正在嘗試分析加速壽命測試中的“競爭模式”數據，並且由於常規條件下的“預期”故障模式，您對故障分佈和電壓之間的關係很感興趣。 但是，嬰兒死亡率和初始失敗是您不感興趣的兩種不同的失敗模式。 我相信在此示例中處理不感興趣的故障模式的正確方法是對它們進行正確審查，即，由於感興趣的模式導致的“潛在”故障時間晚於由於其他模式而導致的記錄故障時間。 因此，您需要創建另一個時間列，如果嬰兒死亡率和/或（取決於它們是否均為異常故障模式）初始故障等於零，則其值等於“故障時間，h”，如果相等則為零。 然後將“ Failure Time，h”和新的時間列都放入Y。
關於：“排除行”選項還可以在X平台的“擬合模型”，“壽命分佈”和“擬合壽命”中對分析隱藏行親愛的peng_liu，
謝謝你的回复。
我正在嘗試做的是從電壓加速測試。
為此，我將回歸模型與羅通過g進行物流分配X的《 Fit Life》或者參數生存擬合模型JMP中的平台。從X的《 Fit Life》報告我得到力量η在上面的逆功率模型方程中指定。
問題在於，當未將嬰兒和初期失敗排除在模型之外時，擬合性很差（請參見下面的圖1）。
結果，從圖2可以看出：
- 的值η和σ估計有初始失效且沒有初始失效的逆功率模型之間存在顯著差異
- 擬合初始故障很難預測逆功率模型（請參閱Cox-Snell殘餘PP圖）
我想做的是
- 無嬰兒死亡率和初始失敗的擬合逆冪模型
- 並同時通過X圖表在Fit Life上持續顯示嬰兒死亡率和最初的失敗率
注意：圖1左圖中的嬰兒死亡率（星號）和初始故障（菱形）為右刪失在JMP表中
圖1
圖2
關於：“排除行”選項還可以在X平台的“擬合模型”，“壽命分佈”和“擬合壽命”中對分析隱藏行當我們將嬰兒死亡率和最初的失敗率轉換為正確的檢查結果時，這裡需要注意兩點。 如果數據僅包含故障和正確的檢查結果，則有兩種格式：
第一種是“時間和指示器”列格式，如下所示。 大多數可靠性平台現在都接受“檢查器”列中的文本值。 但是，默認情況下仍接受零一編碼。
第二種是“時間間隔”列格式，如下所示。 在這裡，平台將期望兩個時間列的開始和結束，不再有指示符列，並根據單元格中缺失的值模式找出適當的檢查類型。 例如，這裡的第二行在End中缺少一個值，並且該行表示右檢查的觀察值。
現在回到這個特定的案例，在這個案例中，我們希望將嬰兒的死亡率和最初的失敗標記為經過適當審查。 數據中也已經有一些“審查”的觀察結果，由於暫停，這些觀察結果實際上是“正確的審查”。 因此，我們要標記所有三種類型的觀察權檢查對象：嬰兒死亡率，初始故障和最初檢查的權利。
我附上兩種方法進行說明。 首先，“時間檢查器format.jmp”。 我保持“失效時間h”不變，但使用以下公式創建新列“有效檢查器”：
然後，我使用“故障發生時間h”和“有效檢查器”作為我的時間和檢查器指示符列來分析數據。 以下是“正確檢查其他模式”和“排除其他模式”之間的比較的屏幕截圖。 腳本在表中。 數字接近，但我認為我們應該在這裡檢查正確的其他模式。
現在，另一種格式為：“ interval format.jmp”。 該表如下定義“開始時間段h”和“結束時間段h”。 這是“開始時間段，h”
這是“英語時間段，h”
現在，我僅使用“開始時間段h”和“結束時間段h”進行分析。 報告應複製上一個屏幕快照中的內容。 腳本在表中。
最後，讓我解釋一下非參數疊加中的那些點是什麼。 它們是不同電壓水平下故障分佈的非參數估計。 估計使用包含的數據點並與之關聯。 由於（1）分析中未包括相應的觀察值，或（2）在相應觀察時無法確定概率估計，因此未繪製點。 原因（1）是我前面解釋的。 出於原因（2），例如，請參見“時間檢查器格式.jmp”中的第一行，時間= 0.001，嬰兒死亡率= 1。 我們將其視為經過審查的權利。 而且，在相應的圖中我們沒有看到0.001附近的點。 因為我們不能在時間= 0.001時給出確定的概率估計。 我們所能知道的是，在時間= 0.001時與電壓= 51相關聯的概率應小於綠點的最低點（約0.02）。
