Qual è la giusta interpretazione del test di omogeneità nell'analisi delle recidive?Ciao Comunità!
Una domanda veloce, la documentazione di JMP afferma che (nell'analisi della ricorrenza): Test di omogeneità Verifica se il processo è omogeneo.
e JMP dice anche che questo verifica se il modello in scala è costante 1, ma cosa significa essere "1"?
Quindi, se stiamo cercando un buon adattamento, il che significa che i nostri Y (riparazioni cumulative previste) sono vicini a Y (dati effettivi), quale valore P dovremmo cercare?
se il parametro della scala è 1 (H0), anche il parametro della velocità è 1 e la distribuzione interarrivo è esponenziale ID (e^x), ma è utile per il nostro obiettivo? (buona misura)
Grazie in anticipo!
AnalisiRi: Qual è la corretta interpretazione del test di omogeneità nell'analisi delle recidive?Dai un'occhiata alle formule qui, Stima del modello nell'analisi di ricorrenza , per il processo di Poisson omogeneo (HPP) e altri processi di Poisson non omogenei (NHPP). La funzione di intensità di HPP non è una funzione del tempo t. Le funzioni di intensità di NHPP sono funzioni del tempo t.
Quindi il test di omogeneità consiste nel vedere se la funzione di intensità (tasso di guasto) cambia nel tempo.
Il test di omogeneità per Power NHPP consiste nel testare beta == 1. Il test per l'intensità proporzionale NHPP consiste nel testare delta == 1. E il test per Loglear NHPP consiste nel testare delta == 0. Se reinserisci questi numeri nella formula, dovresti vedere il tempo scomparire dalle formule.
HPP è un modello più semplice di NHPP. Se i test non possono rifiutare HPP, si può preferire l'utilizzo di HPP per ulteriori decisioni.
Se il processo è effettivamente HPP, i tempi tra gli arrivi sono iid esponenziale distribuito. Ma non si dovrebbero analizzare i tempi tra gli arrivi come iid per determinare se un processo è HPP.
