Fit Life by X: μ y σ promedio de 3 conjuntos de datos diferentesHola,
Tengo un problema con algunos datos de por vida que tengo en los que intento generar una extrapolación de por vida usando la transformación de Box-Cox dentro de la plataforma Fit Life by X. Mi objetivo final es trazar los datos de tiempo hasta la falla de 3 lotes de fabricación diferentes que han sido probados hasta la falla a diferentes voltajes. Necesito la capacidad en cada voltaje de tensión para obtener el μ y σ de cada lote de fabricación (dentro de la variación del lote) y luego promediar los 3 valores para obtener un promedio de los 3 lotes con el fin de modelar mi vida útil.
Actualmente existe mi problema por el cual JMP agrupa todos los puntos de datos de los lotes 3x a un voltaje particular en un conjunto de datos combinado, lo que me da un σ mucho más grande que si tuviera que obtener el σ dentro del lote de cada lote y luego promediar eso en los 3. Estoy configurando mi análisis con las siguientes columnas (también disponibles en el archivo .jmp adjunto):
Y, tiempo hasta el evento: TTF (horas)
X: tensión de tensión
censurar: censurar
Por lo que puedo ver, este método agrupa todos los puntos de datos a un voltaje particular en una distribución, aunque los datos provienen de 3 lotes diferentes. Si agrego Tipo de material a la columna Por, dividirá la estadística σ por lote, pero no estoy seguro de cómo tomar los 3 valores σ diferentes, promediarlos y luego aplicar el valor promediado a mi extrapolación de por vida. Tengo colegas que trabajan con R y Matlab y pueden realizar la solicitud de análisis anterior con bastante facilidad, por lo que me pregunto si hay un cambio simple que pueda hacer en JMP para imitar este análisis. Cualquier ayuda sería apreciada.
AnalíticaRe: Fit Life by X: Promedio de μ y σ de 3 conjuntos de datos diferentesSolo para construir un poco sobre lo que Mark describió, si está buscando usar la misma transformación de BoxCox, puede transformar la variable Stress Voltage directamente en el panel de efectos después de agregarla. La transformación logarítmica debería ser apropiada ya que estaba interesado en una relación BoxCox con una lambda de 0, que según el documentación será equivalente.
Re: Fit Life by X: Promedio de μ y σ de 3 conjuntos de datos diferentesEn su lugar, puede usar Ajustar supervivencia paramétrica.
Re: Fit Life by X: Promedio de μ y σ de 3 conjuntos de datos diferentesHola Marcos, gracias. ¿Existe la capacidad en la plataforma de supervivencia paramétrica de trazar un diagrama de dispersión para visualizar los puntos de datos y el tiempo de vida extrapolado similar a lo que hay en la plataforma Fit Life by X?
