¿Cuál es la interpretación correcta de la prueba de homogeneidad en el análisis de recurrencia?¡Hola comunidad!
Una pregunta rápida, la documentación de JMP establece que (en el análisis de recurrencia): Prueba de homogeneidad Prueba si el proceso es homogéneo.
y JMP también dice que esto prueba si el modelo a escala es constante 1, pero ¿qué significa ser '1'?
Entonces, si buscamos un buen ajuste, lo que significa que nuestras Y (reparaciones acumulativas previstas) están cerca de Y (datos reales), ¿qué valor P deberíamos buscar?
si el parámetro de escala es 1 (H0), entonces el parámetro de tasa también es 1, y la distribución entre llegadas es ID exponencial (e ^ x), pero ¿es esto bueno para nuestro objetivo? (buen ajuste)
¡Gracias por adelantado!
AnalíticaRe: ¿Cuál es la interpretación correcta de la prueba de homogeneidad en el análisis de recurrencia?Eche un vistazo a las fórmulas aquí, Ajustar modelo en análisis de recurrencia , para el proceso de Poisson homogéneo (HPP) y otros procesos de Poisson no homogéneos (NHPP). La función de intensidad de HPP no es función del tiempo t. Las funciones de intensidad de NHPP son funciones del tiempo t.
Entonces, la prueba de homogeneidad es para ver si la función de intensidad (tasa de falla) está cambiando con el tiempo.
La prueba de homogeneidad para Power NHPP es probar beta == 1. La prueba de NHPP de intensidad proporcional es probar delta == 1. Y la prueba para Loglear NHPP es probar delta == 0. Si vuelve a poner estos números en la fórmula, debería ver que el tiempo desaparece de las fórmulas.
HPP es un modelo más simple que el NHPP. Si las pruebas no pueden rechazar HPP, es posible que se prefiera utilizar HPP para tomar decisiones adicionales.
Si el proceso es realmente HPP, los tiempos entre llegadas se distribuyen exponencialmente. Pero no se deben analizar los tiempos entre llegadas como iid para determinar si un proceso es HPP.
