Come prevedere il fattore di accelerazione in JMP per più sollecitazioniCiao a tutti, sto ancora familiarizzando con l'affidabilità e la piattaforma di sopravvivenza. Speravo che qualcuno potesse spiegarmi come prevedere il fattore di accelerazione per un sistema di stress multiplo in JMP (es: Temp, Humidity e Voltage)? Grazie in anticipo!
Oggetto: come prevedere il fattore di accelerazione in JMP per più sollecitazioniUn po 'più complicato con più di un fattore di accelerazione. Ecco cosa penserei di fare, essere interessato a sentire cosa pensano gli altri. Inizia modellando la relazione con Adatta parametrica. Salva la formula Quantile Probability. L'AF è il rapporto tra questa formula in determinate condizioni di accelerazione e questa formula in condizioni operative standard. Non credo che il quantile avrà importanza, poiché l'AF dovrebbe essere lo stesso indipendentemente dal valore. Con queste informazioni, puoi creare un profiler utilizzando una formula personalizzata. Allego un esempio utilizzando un set di dati che utilizzo per mostrare come modellare due fattori di accelerazione. Ho adattato il modello 2 ai dati. Ho anche salvato l'AF Profiler che ho costruito sul modello come una delle variabili della tabella.
Oggetto: come prevedere il fattore di accelerazione in JMP per più sollecitazioniBel Don! Ho appena ricreato il tuo esempio e funziona bene. Però ho fatto qualcosa di leggermente diverso. Ho etichettato la colonna di trasformazione Arrhenius (temp 2) su X1. Ho creato una nuova colonna per il registro (: Volt) e l'ho etichettata X2. In fit parametric survival, ho specificato il modello come u = b0 + b1X1 + b2X2 + b12X1 * X2. Per me, questo è più facile da svelare e mostrare. La creazione del profilo quantile funziona bene quando scelgo di espandere le formule intermedie. Presto sarà in contatto con Clovis e ti invierà ulteriori domande.
Oggetto: come prevedere il fattore di accelerazione in JMP per più sollecitazioniLa colonna Temp2 è un residuo di quando la trasformazione Arrhenius non era disponibile nella finestra di dialogo Adatta modello. Anche se non è necessario usarlo, come hai mostrato, a volte rende il modello più facile da capire.
