信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物こんにちは、
LifeDistributionプラットフォームでFitCompetingRiskMixtureとFitMixtureを選択する場合の例に興味があります。 Fit Competing Risk Mixtureは、製品の寿命全体にわたって競合する複数の故障モードについて考えるのは理にかなっていますが、FitMixtureの使用例がどうなるかはわかりません。 これは、両方を取り付けてAICc / BICを比較する必要がある場合ですか、それとも、適用するのが理にかなっているこれらのツールの1つだけがありますか？
ありがとう！
Re：信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物グローバルな信頼性の専門家の仕事のように聞こえますが、 @DonMcCormack 。
Re：信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物ありがとう@Phil_Kay 。 添付を無視して添付を試してみてください原因桁。これは、Meeker＆Escobar、p 383、表15.1からのものです。 私たちはそれを使用しましたミーカー博士と行った記録されたセッションの1つ。 残念ながら、録音がまだ利用可能かどうかはわかりません。 データセットは、なぜ一方のオプションを他方よりも選択する必要があるのかについての洞察を必ずしも提供するわけではありませんが（私はそれを補う必要があります）、失敗の原因を明確に示しているので、それは始まりです。
Re：信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物ビル・ミーカーとのレコーディングは素晴らしかった。 本当に良い動機付けと技術的なハウツー。
Re：信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物皆様からのご意見ありがとうございました！ JMPWebサイトのExplorerシリーズの一部としてBillMeekerとChrisGotwaltからの講演をいくつか見ていましたが、それらは素晴らしかったです。 どこかで見つけられる追加の話があったかどうか知ってうれしいです。
信頼性データ分析のベストプラクティス|オンデマンドウェビナー| JMP
Re：信頼性分析-適合競合リスク混合物と適合混合物あなたがまだ答えを得たかどうかはわかりません。 基本的に、混合モデルは、割り当て可能な障害モードがないが、単一のライフタイムデータセットで複数の障害モードがアクティブであると考えている場合の調査アプローチです。 モデルの混合を調査して、障害モードの数を判別し、それらの危険性を理解し始めることができます。
このケースは、予測モデリングにおける教師なし学習に似ています。
Re: 信頼性分析 - 競合するリスク混合物と適合混合物を適合させる申し訳ありませんが、以前はこのデータ セットを覚えていませんでした。 サンプルデータテーブルを見てください混合デモ(サンプル データの Reliability ディレクトリにあります)。 最初の列 Y1 は、ワイブルの混合です。 Y2 は、ワイブルの競合原因混合物です。 数式は、生成メカニズムに関して少し洞察を与えます。 2 種類のデータの違い (私の記憶が正しければ) は、競合する原因データが複数の故障モードを持つ単一の母集団に由来するのに対し、混合データはそれぞれ 1 つの故障モードを持つ複数の母集団に由来することです。 これが理にかなっていることを願っています。
信頼性分析 - 競合リスク混合物の適合と適合混合物の適合@Joseph_Reeseプロセス/製品によって異なると思います。タンパク質発酵などでは、特に加速安定性が関係する場合には、両方が得られる可能性があると思います。高純度製造では、競合リスクが優勢になる可能性があります。決定を下すには科学が必要なケースであることは間違いありません。
信頼性分析 - 競合リスク混合物の適合と適合混合物の適合@DonMcCormack さん、ありがとうございます。このデータセットは見落としていましたが、違いをイメージするのに非常に役立ちます。業界ではどのようなシナリオがより一般的である可能性があるかについて、何か見解はありますか? 競合リスクの混合の方が一般的であるように思われますが (ただし、障害モードが十分に類似している場合は検出が難しくなるかもしれません)、ご意見をお待ちしています。 @Mark_Baileyさんにも感謝します。
