X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σこんにちは、
Fit Life by X プラットフォーム内で Box-Cox 変換を使用して生涯の外挿を生成しようとしている、いくつかの生涯データに問題があります。 私の最終目標は、さまざまな電圧で故障するまでテストされた 3 つの異なる製造ロットからの故障までの時間データをプロットすることです。 一生のモデリングを目的として、各ストレス電圧で各製造ロット (ロット変動内) から μ と σ を取得し、3 つの値を平均して 3 つのロットの平均を返す機能が必要です。
現在、私の問題は、JMP が特定の電圧での 3x ロットのすべてのデータポイントを 1 つの結合されたデータセットにグループ化することにより、各ロットのロット内 σ を取得し、それを 3 つのロットで平均する場合よりもはるかに大きな σ を与えるというものです。 次の列を使用して分析を設定しています (添付の .jmp ファイルでも利用できます)。
Y、イベントまでの時間: TTF (時間)
X: ストレス電圧
センサー: センサー
見てわかるように、この方法では、データが 3 倍の異なるロットからのものであっても、特定の電圧におけるすべてのデータポイントが分布にグループ化されています。 By 列にマテリアル タイプを追加すると、ロットごとの σ 統計が分割されますが、3 つの異なる σ 値を取得して平均し、その平均値を生涯の外挿に適用する方法がわかりません。 R と Matlab を使用している同僚がいて、上記の分析リクエストを非常に簡単に実行できるので、この分析を模倣するために JMP に簡単な変更を加えるだけでよいのではないかと考えています。 助けていただければ幸いです。
データのブレンディングとクリーンアップRe: X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σいいえ
Re: X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σこんにちは、ジョセフさん
ありがとう、良い指摘だ。 はい、Box Cox 変換は、私が行おうとしている分析に不可欠です。
Re: X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σこんにちは、マーク、ありがとう。 パラメトリック生存プラットフォームには、Fit Life by X プラットフォームと同様に、散布図をプロットしてデータ ポイントと推定寿命を視覚化する機能はありますか?
Re: X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σMark が概要を説明した内容を少しだけ補足すると、同じ BoxCox 変換を使用したい場合は、ストレス電圧変数を追加した後、エフェクト パネルで直接その変数を変換できます。 ラムダが 0 の BoxCox 関係に興味があるので、ログ変換は適切であるはずです。ドキュメンテーション同等となります。
Re: X による寿命の当てはめ: 3 つの異なるデータセットからの平均 μ と σ代わりに、フィット パラメトリック サバイバルを使用することもできます。
