通过 X 拟合寿命：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ你好，
我遇到了一些生命周期数据的问题，在这些数据中，我尝试使用 Fit Life by X 平台中的 Box-Cox 变换生成生命周期外推法。 我的最终目标是绘制 3 个不同制造批次的故障时间数据，这些批次均已在不同电压下进行了故障测试。 我需要能够在每个应力电压下从每个制造批次（在批次变化内）获取 μ 和 σ，然后对 3 个值进行平均，以返回 3 个批次的平均值，以便进行生命周期建模。
目前我存在的问题是，JMP 将特定电压下 3x 批次的所有数据点分组为一个组合数据集，从而比获取每批次的内部批次 σ 然后在 3 批次中取平均值要大得多。 我正在使用以下列设置我的分析（也可以在附加的 .jmp 文件中找到）：
Y，事件发生时间：TTF（小时）
X：应力电压
审查员：审查员
据我所知，该方法将特定电压下的所有数据点分组为一个分布，即使数据来自 3x 不同的批次。 如果我将“材料类型”添加到“按”列，它将拆分出每批次的 σ 统计数据，但我不确定如何获取 3 个不同的 σ 值，对它们进行平均，然后将平均值应用于我的寿命外推。 我有一些同事正在使用 R 和 Matlab，并且能够非常轻松地完成上述分析请求，因此我想知道是否可以在 JMP 中进行简单的更改来模仿此分析。 任何帮助，将不胜感激。
数据混合和清理回复：通过 X 拟合生活：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ不
回复：通过 X 拟合生活：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ嗨约瑟夫，
谢谢，好点。 是的，Box Cox 变换对于我尝试进行的分析至关重要。
回复：通过 X 拟合生活：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ嗨，马克，谢谢你。 参数化生存平台是否能够绘制散点图以可视化数据点和推断寿命，类似于 Fit Life by X 平台中的功能？
回复：通过 X 拟合生活：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ只是为了在 Mark 概述的基础上进行一些构建，如果您希望使用相同的 BoxCox 变换，则可以在添加应力电压变量后直接在效果面板中对其进行变换。 对数转换应该是适当的，因为您对 lambda 为 0 的 BoxCox 关系感兴趣，根据文档将是等价的。
回复：通过 X 拟合生活：来自 3 个不同数据集的平均 μ 和 σ您可以改用“拟合参数生存”。
