公差區間“截尾數據”/“超過檢測限”你好
我正在對某些材料的屈服強度進行測試，但由於測量設置的一些限制，我無法在試樣斷裂之前進行測試。 例如，我最多只能運行 1kN 施加力的測試。 這意味著我無法找到實際的屈服強度及其分佈，我只知道我有多個樣本 N，可以承受超過 1kN 的力。
有沒有方法可以估計此類數據的公差區間？
非常感謝您的意見。
分析回复：公差區間“審查數據”/“超過檢測限”隨著什麼@statman建議，看看這篇論文https://www.stat.cmu.edu/technometrics/90-00/vol-38-01/v3801050.pdf我相信他們也有類似的情況。 他們在不同的電壓水平下進行實驗。 在您的情況下，您可能希望在不同的壓力水平下設置測試。 該論文使用非參數推理。 相關的參數推理包括：邏輯回歸、概率單位分析等。
關於什麼@dale_lehman建議，如果您有其他協變量，則比例風險可能相關。 否則，可以應用其他分析事件發生時間數據的技術。 只需使用壓力變量代替事件發生時間變量即可。 一次性實驗數據和事件發生時間數據之間的關係及其建模可以在這篇論文中找到：Quantile POD for nondestructive evaluation with hit-miss data，Yew-Meng Koh 和 William Q. Meeker。 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09349847.2017.1374493?journalCode=urnd20
回复：公差區間“審查數據”/“超過檢測限”謝謝你的回答。 我對色散有同樣的考慮，但沒有考慮過你的第 1 點。- 很好的意見。
我還想知道是否將其更改為通過/未通過測試，缺點是它會增加所需的樣本量。 但考慮到你提到的挑戰，這可能看起來是最合適的選擇。
不幸的是，我沒有其他指標可以使用，所以基本上，我只有通過/失敗數據。
回复：公差區間“審查數據”/“超過檢測限”我想知道是否有可能用比例風險模型來處理這個問題，將力強度視為時間變量。換句話說，不是按事件發生時間對數據進行審查，而是將其分析為施加於事件的力。在這兩種情況下，數據都受到審查，因為一些觀察（可能很多）不會在終點（施加時間或施加力）發生事件。我不知道這是否是一種合法的方法，但情況似乎類似。
回复：公差區間“審查數據”/“超過檢測限”你有幾個挑戰：
1. 您不能將測量誤差與產品差異分開
2. 由於您的數據被截斷，因此很難估計集中趨勢或離散度。
您可以將測試視為通過/不通過（將響應變量視為名義變量）並估計失敗的概率。 您能否施加一個恆定的力 (<1kN) 並測量材料的其他一些特性（材料特性的變化，如伸長率）？
