[行を除外] オプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になります。こんにちは、みんな、
私は。。をしようとしています除外するの分析からの行フィットモデル、寿命分布とX によるフィット ライフプラットフォーム。
上記のすべてのプラットフォームでは、除外された行はグラフでも非表示になっているように見えますが、テーブルではこれらの行は除外されるだけです。
質問: 除外された行も非表示になるのはなぜですかフィットモデル、寿命分布とX によるフィット ライフプラットフォーム？
詳細については、以下のスクリーンショットと添付の JMP ファイルを参照してください。
データの探索と視覚化マスカスタマイゼーション信頼性解析Re: 行を除外するオプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になりますこんにちは、peng_liu さん
返信が遅れて申し訳ありませんが、最近返信を拝見しました。
いずれにせよ、詳細な説明と添付された例に感謝します。
以下のグラフを参照して、右と左の打ち切りデータを含む間隔形式が最適であると考えています。
左右の打ち切りデータを含むグラフは、実際に適合に寄与し始める確率の点を示します。
得られた適合パラメーターは 2 つのバリアント間でわずかに異なりますが、1% を超えません。
Re: 行を除外するオプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になります乳児死亡率と初期不良を正しく打ち切られた観察に変換する場合、ここでさらに 2 つのことに注意する必要があります。 データに失敗と正しい打ち切り観測のみが含まれる場合、次の 2 つの形式があります。
1 つ目は、次のような Time-and-Censor-Indicator 列形式です。 ほとんどの信頼性プラットフォームでは、現在、検閲列のテキスト値を受け入れています。 ただし、ゼロ 1 コーディングは引き続きデフォルトで受け入れられます。
2 つ目は、次のような Time-Interval 列の形式です。 ここで、プラットフォームは 2 つの時間列 Start と End を想定し、インジケーター列はもう必要なく、セル内の欠損値パターンに応じて適切な打ち切りタイプを判断します。 ここでは、たとえば、2 行目に End に欠損値があり、その行は右打ち切り観測値を示しています。
ここで、この特定のケースに戻ってください。ここでは、乳児死亡率と初期不良を右打ち切りとしてマークしたいと考えています。 データにはすでに「検閲された」観測値もいくつか含まれていますが、実際には停止により「適切に検閲」されています。 したがって、幼児死亡率、初期失敗、および元々の権利打ち切りの 3 つのタイプの観察権すべてに打ち切りマークを付けたいと思います。
説明のために両方のアプローチを添付します。 まずは「タイムセンサーフォーマット.jmp」。 「Time to Failure, h」はそのままにしますが、次の式を使用して新しい列「Effective Censor」を作成します。
次に、「故障までの時間、h」と「有効なセンサー」を時間とセンサーの指標列として使用して、データを分析します。 以下は「他のモードを右打ち切り扱いにする」場合と「他のモードを除外する」場合の比較のスクリーンショットです。 スクリプトは表にあります。 数字は近いですが、他のモードはここでは打ち切りとして扱うべきだと私は考えています。
もう一つの形式は「interval format.jmp」です。 この表では、「開始期間 h」と「終了期間 h」を次のように定義します。 これは「開始期間、h」です。
そしてこれは「Eng Period of Time, h」です
ここでは、分析には「開始期間、h」と「終了期間、h」のみを使用します。 また、レポートには前のスクリーンショットの内容が再現されている必要があります。 スクリプトは表にあります。
最後に、ノンパラメトリック オーバーレイのドットが何であるかを説明しましょう。 これらは、さまざまな電圧レベルでの故障分布のノンパラメトリック推定値です。 推定値には含まれるデータ ポイントが使用され、それらのデータ ポイントに関連付けられます。 点が描画されないのは、(1) 対応する観測値が分析に含まれていない、または (2) 対応する観測値の時点では確率推定値を決定できないためです。 理由(1)は先ほど説明した通りです。 理由 (2) については、たとえば、「time censor format.jmp」の最初の行、時間 = 0.001、乳児死亡率 = 1 を参照してください。 私たちはそれを正しい検閲済みとして扱います。 また、対応するプロットには 0.001 付近のドットは見られません。 なぜなら、時間 = 0.001 での明確な確率推定値を設定することができないからです。 私たちが言えることは、時刻 = 0.001 における電圧 = 51 に関連する確率は、緑色の点の最低点 (約 0.02) よりも小さいはずであるということだけです。
Re: 行を除外するオプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になります親愛なるpeng_liu 様
ご返信ありがとうございます。
私がやろうとしているのは、から逆電力モデルを作成することです電圧加速テスト。
この目的のために、私は回帰モデルを使用していますローg-ロジスティック流通経由X によるフィット ライフまたパラメトリック生存適合モデルJMP のプラットフォーム。からX によるフィット ライフもらった報告書力η上記の逆べき乗モデル式で指定されています。
問題は、幼児故障や初期故障がモデルから除外されていない場合、フィッティングが不十分であることです (以下の図 1 を参照)。
その結果、図 2 から次のことがわかります。
- の値ηとσ初期故障ありとなしで推定された逆電力モデルでは大きく異なります
- 初期故障によるフィッティングでは、逆電力モデルの予測が不十分です (Cox-Snell 残差 PP プロットを参照)
私がやろうとしていることは
- 乳児死亡率と初期故障を含まない逆べき乗モデルのモデルの適合
- 同時に、Fit Life by X グラフで乳児死亡率と初期故障率を表示し続けます。
注: 図 1 の左側のグラフの乳児死亡率 (アスタリスク) と初期故障率 (菱形) は右打ち切りJMPテーブル内
図1
図2
Re: 行を除外するオプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になります元の質問にもかかわらず、データの分析はかなり興味深いものです。 私は、乳児死亡率や初期不良を「除外」するのではなく、正しい打ち切り観察としてマークすることが望ましいアプローチであるべきだと考えています。 私の推測が正しければ、加速寿命試験からの「競合モード」データを分析しようとしており、通常の条件下で「予想される」故障モードによる故障分布と電圧の関係に興味があることになります。 ただし、乳児死亡率と初期故障は 2 つの異なる故障モードであり、関心がありません。 この例で関心のない故障モードを扱う正しい方法は、それらを正しく打ち切りとして扱うこと、つまり、関心のあるモードによる「潜在的な」故障時間は、他のモードによる記録された故障時間より後であると信じています。 したがって、別の時間列を作成する必要があります。その値は、乳児死亡率および/または (両方が異常な故障モードであるかどうかに応じて) 初期故障が 0 に等しい場合は「故障時間、h」に等しく、それらが 1 に等しい場合は欠落します。 次に、「失敗時間、h」と新しい時間列の両方を Y に入力します。
Re: 行を除外するオプションでは、Fit Model、Life Distribution、Fit Life by X プラットフォームの分析からも行が非表示になります説明されている規則は「生データ ポイント」にのみ適用され、非表示でない限り、分析から除外されているかどうかに関係なく、プロットできます。
ここで、Fit Life by X などでは、マーカーは「生データ ポイント」ではなく、分布関数のノンパラメトリック推定値です。 これらは、分析に含まれる観測値を使用して計算され、それに対応します。
