L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Stima modello, Distribuzione vita e Stima vita di XCiao a tutti,
sto provando a Escludere righe dall'analisi in Modello adatto , Distribuzione della vita E Fit Life di X piattaforme.
In tutte le piattaforme sopra menzionate le righe escluse appaiono anche nascoste nei grafici, mentre nella tabella queste righe sono solo escluse.
Domanda: Perché anche le righe escluse vengono nascoste Modello adatto , Distribuzione della vita E Fit Life di X piattaforme?
Per maggiori dettagli vedere gli screenshot qui sotto e il file JMP allegato.
Esplorazione e visualizzazione dei datiPersonalizzazione di massaAnalisi di affidabilitàRe: L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Fit Model, Life Distribution e Fit Life by XCiao peng_liu,
Scusa il ritardo nella risposta, ho visto la tua risposta solo di recente.
In ogni caso grazie per la spiegazione dettagliata e gli esempi allegati.
Credo che il formato dell'intervallo con i dati censurati a destra ea sinistra sia il migliore, vedere i grafici di seguito.
Il grafico con i dati censurati a destra ea sinistra presenta punti in corrispondenza delle probabilità in cui effettivamente iniziano a contribuire all'adattamento.
I parametri di adattamento ottenuti differiscono leggermente tra le due varianti, ma non più dell'1%.
Re: L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Fit Model, Life Distribution e Fit Life by XCi sono due cose in più che richiedono attenzione qui quando convertiamo la mortalità infantile e i fallimenti iniziali in giuste osservazioni censurate. Se i dati hanno solo errori e giuste osservazioni censurate, ci sono due formati:
Il primo è il formato della colonna Time-and-Censor-Indicator come il seguente. La maggior parte delle piattaforme di affidabilità ora accetta valori di testo nella colonna Censore. La codifica zero-uno, tuttavia, è ancora accettata per impostazione predefinita.
Il secondo è il formato della colonna Time-Interval come il seguente. Qui le piattaforme si aspetteranno due colonne temporali Inizio e Fine, nessuna colonna indicatrice più e capiranno i tipi di censura appropriati a seconda dei modelli di valore mancanti nelle celle. Qui, ad esempio, la seconda riga ha un valore mancante in Fine e quella riga indica un'osservazione censurata a destra.
Ora torniamo a questo caso specifico, in cui vogliamo contrassegnare la mortalità infantile e gli insuccessi iniziali come giusti censurati. I dati hanno anche già alcune osservazioni "censurate", che in realtà sono "giuste censurate" a causa della sospensione. Pertanto, vorremmo contrassegnare tutti e tre i tipi di osservazione correttamente censurati: mortalità infantile, fallimento iniziale e originariamente correttamente censurati.
Allego entrambi gli approcci per illustrare. Innanzitutto, il "time censor format.jmp". Continuo "Time to Failure, h" intatto, ma creo una nuova colonna "Effective Censor" con questa formula:
Quindi utilizzo "Time to Failure, h" e "Effective Censor" come colonne dell'indicatore del tempo e del censore per analizzare i dati. Quello che segue è lo screenshot del confronto tra "trattare le altre modalità correttamente censurate" e "escludere le altre modalità". Gli script sono nella tabella. I numeri sono vicini, ma credo che dovremmo trattare altre modalità proprio censurate qui.
Ora l'altro formato: "interval format.jmp". La tabella definisce "Inizio periodo di tempo, h" e "Fine periodo di tempo, h" come segue. Questo è "Inizio periodo di tempo, h"
E questo è "Eng Periodo di tempo, h"
Ora uso solo "Start Period of Time, h" e "End Period of Time, h" per l'analisi. E i rapporti dovrebbero replicare ciò che è nello screenshot precedente. Gli script sono nella tabella.
Infine, lasciatemi spiegare cosa sono quei punti nell'Overlay non parametrico. Sono stime non parametriche delle distribuzioni di guasto a diversi livelli di tensione. Le stime utilizzano i punti dati inclusi e sono ad essi associati. Un punto non viene estratto perché (1) l'osservazione corrispondente non è inclusa nell'analisi, o (2) al momento dell'osservazione corrispondente, la stima della probabilità non può essere determinata. Il motivo (1) è quello che ho spiegato prima. Per il motivo (2), vedi, ad esempio, la prima riga in "time censor format.jmp", time = 0.001, mortalità infantile = 1. Lo trattiamo come diritto censurato. E non vediamo punti intorno a 0,001 nel grafico corrispondente. Perché non possiamo dare una stima di probabilità definita al tempo = 0,001. Tutto quello che possiamo dire è che la probabilità associata a Voltage=51 at time=0.001 dovrebbe essere inferiore al punto più basso dei punti verdi, che è di circa 0.02.
Re: L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Fit Model, Life Distribution e Fit Life by XCaro peng_liu,
Grazie per la risposta.
Quello che sto cercando di fare è creare il modello Inverse Power da voltaggio test accelerati.
A questo scopo sto usando il modello di regressione con Ecco g-Distribuzione logistica via Fit Life di X O Modello Parametric Survival Fit piattaforme in JMP.Da Fit Life di X rapporto che ricevo energia η specificato nell'equazione del modello di potenza inversa sopra.
Il problema è che l'adattamento è scarso quando i fallimenti infantili e iniziali non sono esclusi dal modello (vedi Figura 1 sotto).
Come risultato si può vedere dalla figura 2 che:
- valori di η E σ differiscono significativamente tra i modelli di potenza inversa stimati con e senza guasti iniziali
- L'adattamento con guasti iniziali è poco predice il modello di potenza inversa (vedi Cox-Snell Residual PP Plot)
Quello che sto cercando di fare è
- fit Inverse Power modello modello senza mortalità infantile e fallimenti iniziali
- e allo stesso tempo continua a mostrare la mortalità infantile e i fallimenti iniziali sul grafico Fit Life by X
Nota: la mortalità infantile (asterisco) e i fallimenti iniziali (rombo) nel grafico a sinistra della Figura 1 sono censurato a destra nella tabella JMP
Figura 1
figura 2
Re: L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Fit Model, Life Distribution e Fit Life by XNonostante la domanda iniziale, l'analisi dei dati è piuttosto interessante. Penso che contrassegnare la mortalità infantile e/o i fallimenti iniziali come giuste osservazioni censurate dovrebbe essere l'approccio desiderato, piuttosto che "escludere". Se immagino correttamente, stai cercando di analizzare i dati di una "modalità competitiva" da un test di vita accelerato e sei interessato alla relazione tra la distribuzione del guasto e la tensione, a causa della modalità di guasto "prevista" in condizioni normali. Tuttavia, la mortalità infantile e i fallimenti iniziali sono due diverse modalità di fallimento che non ti interessano. Credo che il modo corretto di gestire le modalità di errore non interessate in questo esempio sia trattarle correttamente censurate, ovvero il tempo di errore "potenziale" dovuto alla modalità interessata è successivo al tempo di errore registrato dovuto ad altre modalità. Quindi è necessario creare un'altra colonna temporale, i cui valori sono uguali a "Failure Time, h" se Infant Mortality e/o (a seconda che siano entrambe modalità di errore anormale) Initial Failures uguale a zero, mancante se quelli uguali. Quindi inserisci sia "Failure Time, h" che la nuova colonna dell'ora in Y.
Re: L'opzione Escludi righe nasconde anche le righe dall'analisi nelle piattaforme Fit Model, Life Distribution e Fit Life by XLa convenzione descritta si applica solo ai "punti dati grezzi", che possono essere tracciati, indipendentemente dal fatto che siano esclusi o meno dall'analisi, purché non nascosti.
Qui in Fit Life di X ecc., i marcatori non sono "punti dati grezzi", sono stime non parametriche della funzione di distribuzione. Sono calcolati con e corrispondenti alle osservazioni incluse nell'analisi.
