可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合你好，
对何时在 Life Distribution 平台中选择 Fit Competing Risk Mixture 与 Fit Mixture 的示例感兴趣。 Fit Competing Risk Mixture 考虑到在产品生命周期中竞争的多种故障模式是有意义的，但我不确定 Fit Mixture 的用例是什么。 这是一个应该安装两者并比较 AICc/BIC 的情况，还是只有这些工具中的一个有意义应用？
谢谢！
回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合听起来像是全球可靠性专家的工作， @DonMcCormack .
回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合谢谢@Phil_Kay . 试试附加的忽略原因柱子。它来自 Meeker & Escobar，第 383 页，表 15.1。 我们已经将它用于我们与 Meeker 博士进行的录制会议之一. 不幸的是，我不知道这些录音是否仍然可用。 数据集不一定能让您深入了解为什么应该选择一个选项而不是另一个选项（我需要为此做出一个弥补），但这是一个开始，因为您对失败原因有明确的指示。
回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合Bill Meeker 的录音很棒。 非常好的激励性内容以及技术操作方法。
回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合感谢大家的投入！ 作为 JMP 网站上 Explorer 系列的一部分，我观看了 Bill Meeker 和 Chris Gotwalt 的一些演讲，这些演讲很棒。 很高兴知道在某个地方是否可以找到其他会谈。
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回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合我不确定你是否得到答案。 基本上，混合模型是一种调查方法，当您没有可分配的故障模式但您认为其中不止一个在单个生命周期数据集中处于活动状态。 您可以探索混合模型以确定故障模式的数量并开始了解它们的危害。
这种情况类似于预测建模中的无监督学习。
回复：可靠性分析 - 拟合竞争风险混合与拟合混合抱歉，我之前不记得这个数据集。 看一下样本数据表混合物演示（在示例数据的 Reliability 目录中）。 第一列 Y1 是 Weibull 的混合。 Y2 是 Weibulls 的竞争原因混合。 这些公式对生成机制提供了一些见解。 两种类型的数据之间的区别（如果我没记错的话）是竞争原因数据来自具有多种故障模式的单一群体，而混合数据来自多个群体，每个群体具有单一故障模式。 希望这是有道理的。
回复：可靠性分析 - 适合竞争风险混合与适合混合@Joseph_Reese我认为这取决于工艺/产品。我可以想象，在蛋白质发酵之类的事情中，你可能会同时得到这两种结果，特别是在涉及加速稳定性的情况下。在高纯度制造中，竞争风险可能占主导地位。这绝对是一个需要科学来推动决策的情况。
回复：可靠性分析 - 适合竞争风险混合与适合混合谢谢@DonMcCormack ！我忽略了那个数据集，它对于描绘差异非常有帮助。对于哪种情况在行业中可能更常见，您有什么看法吗？在我看来，竞争风险组合可能更常见（尽管如果故障模式足够相似，可能更难检测？）但欢迎您发表意见。也感谢@Mark_Bailey ！
