Cómo predecir el factor de aceleración en JMP para múltiples tensionesHola a todos, todavía me estoy familiarizando con la plataforma de confiabilidad y supervivencia. Esperaba que alguien pudiera explicarme cómo predecir el factor de aceleración para un sistema de estrés múltiple en JMP (por ejemplo, temperatura, humedad y voltaje). ¡Gracias por adelantado!
Re: Cómo predecir el factor de aceleración en JMP para múltiples tensionesUn poco más complicado con más de un factor de aceleración. Esto es lo que pensaría en hacer, estar interesado en escuchar lo que piensan los demás. Empiece modelando la relación con Ajustar paramétrico. Guarde la fórmula de probabilidad cuantílica. El AF es la relación de esta fórmula en condiciones de aceleración dadas a esta fórmula en condiciones de funcionamiento estándar. No creo que el cuantil importe, ya que el AF debería ser el mismo independientemente del valor. Con esta información, puede crear un generador de perfiles utilizando una fórmula personalizada. Adjunto un ejemplo con un conjunto de datos que utilizo para mostrar cómo modelar dos factores de aceleración. Ajusté el Modelo 2 a los datos. También guardé el AF Profiler que construí a partir del modelo como una de las variables de la tabla.
Re: Cómo predecir el factor de aceleración en JMP para múltiples tensiones¡Buen Don! Acabo de recrear tu ejemplo y funciona bien. Aunque hice algo un poco diferente. Etiqueté la columna de transformación de Arrhenius (temp 2) a X1. Creé una nueva columna para log (: Voltios) y la etiqueté X2. En ajuste de supervivencia paramétrica, especifiqué el modelo como u = b0 + b1X1 + b2X2 + b12X1 * X2. Para mí, esto es más fácil de desentrañar y mostrar. La creación del perfil de cuantiles funciona bien cuando elijo expandir fórmulas intermedias. Estará en una llamada con Clovis en breve y le enviará un ping con cualquier pregunta adicional.
Re: Cómo predecir el factor de aceleración en JMP para múltiples tensionesLa columna Temp2 es un vestigio de cuando la transformación de Arrhenius no estaba disponible en el cuadro de diálogo Ajustar modelo. Si bien no es necesario usarlo, como ha demostrado, a veces hace que el modelo sea más fácil de entender.
