公差区间“截尾数据”/“超过检测限”你好
我正在对某些材料的屈服强度进行测试，但由于测量设置的一些限制，我无法在样品断裂之前进行测试。 例如，我最多只能运行 1kN 施加力的测试。 这意味着我无法找到实际的屈服强度及其分布，我只知道我有多个样本 N，可以承受超过 1kN 的力。
有没有方法可以估计此类数据的公差区间？
非常感谢您的意见。
分析回复：公差区间“审查数据”/“超过检测限”随着什么@statman建议，看看这篇论文https://www.stat.cmu.edu/technometrics/90-00/vol-38-01/v3801050.pdf我相信他们也有类似的情况。 他们在不同的电压水平下进行实验。 在您的情况下，您可能希望在不同的压力水平下设置测试。 该论文使用非参数推理。 相关的参数推理包括：逻辑回归、概率单位分析等。
关于什么@dale_lehman建议，如果您有其他协变量，则比例风险可能相关。 否则，可以应用其他分析事件发生时间数据的技术。 只需使用压力变量代替事件发生时间变量即可。 一次性实验数据和事件发生时间数据之间的关系及其建模可以在这篇论文中找到：Quantile POD for nondestructive evaluation with hit-miss data，作者 Yew-Meng Koh 和 William Q. Meeker。 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09349847.2017.1374493?journalCode=urnd20
回复：公差区间“审查数据”/“超过检测限”谢谢你的回答。 我对色散有同样的考虑，但没有考虑过你的第 1 点。- 很好的意见。
我还想知道是否将其更改为通过/未通过测试，缺点是它会增加所需的样本量。 但考虑到你提到的挑战，这可能看起来是最合适的选择。
不幸的是，我没有其他指标可以使用，所以基本上，我只有通过/失败数据。
回复：公差区间“审查数据”/“超过检测限”我想知道是否有可能用比例风险模型来处理这个问题，将力强度视为时间变量。换句话说，不是按事件发生时间对数据进行审查，而是将其分析为施加于事件的力。在这两种情况下，数据都受到审查，因为一些观察（可能很多）不会在终点发生事件（无论是时间还是施加的力）。我不知道这是否是一种合法的方法，但情况似乎类似。
回复：公差区间“审查数据”/“超过检测限”你有几个挑战：
1. 您不能将测量误差与产品差异分开
2. 由于您的数据被截断，因此很难估计集中趋势或离散度。
您可以将测试视为通过/不通过（将响应变量视为名义变量）并估计失败的概率。 您能否施加一个恒定的力 (<1kN) 并测量材料的其他一些特性（材料特性的变化，如伸长率）？
