여러 스트레스에 대해 JMP에서 가속 계수를 예측하는 방법안녕하세요, 저는 여전히 신뢰성과 생존 플랫폼에 대해 잘 알고 있습니다. 누군가가 JMP (예 : 온도, 습도 및 전압)에서 다중 스트레스 시스템에 대한 가속 요인을 예측하는 방법을 안내해 줄 수 있기를 바랍니다. 미리 감사드립니다!
Re : 여러 스트레스에 대한 JMP의 가속 계수를 예측하는 방법하나 이상의 가속 요인으로 약간 까다 롭습니다. 여기에 제가하고 싶은 일이 있습니다. 다른 사람들이 어떻게 생각하는지 관심을 가지세요. Fit Parametric과의 관계 모델링으로 시작합니다. Quantile Probability 공식을 저장합니다. AF는 주어진 가속 조건에서이 공식과 표준 작동 조건에서이 공식의 비율입니다. AF는 값에 관계없이 동일해야하므로 분위수는 중요하지 않습니다. 이 정보를 통해 사용자 지정 수식을 사용하여 프로파일 러를 만들 수 있습니다. 두 가지 가속 요인을 모델링하는 방법을 보여주기 위해 사용하는 데이터 세트를 사용하여 예제를 첨부하고 있습니다. 저는 모델 2를 데이터에 맞췄습니다. 또한 모델에서 구축 한 AF 프로파일 러를 테이블 변수 중 하나로 저장했습니다.
Re : 여러 스트레스에 대한 JMP의 가속 계수를 예측하는 방법좋은 돈! 방금 귀하의 예제를 재현했으며 잘 작동합니다. 나는 조금 다른 것을했다. Arrhenius 변환 열 (temp 2)을 X1로 레이블 지정했습니다. log (: Volts)에 대한 새 열을 만들고 X2라는 레이블을 지정했습니다. 적합 모수 생존에서 모델을 u = b0 + b1X1 + b2X2 + b12X1 * X2로 지정했습니다. 나를 위해 이것은 풀고 보여주기가 더 쉽습니다. 분위수 프로필을 만드는 것은 중간 수식을 확장하도록 선택할 때 잘 작동합니다. 곧 Clovis와 통화하고 추가 질문이있는 경우 핑을 보내 드리겠습니다.
Re : 여러 스트레스에 대한 JMP의 가속 계수를 예측하는 방법Temp2 열은 모델 적합 대화 상자에서 Arrhenius 변환을 사용할 수 없었던 때의 보류입니다. 사용할 필요는 없지만 앞서 살펴본 것처럼 모델을 이해하기 쉽게 만드는 경우가 있습니다.
