通過 X 擬合壽命：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ你好，
我遇到了一些生命週期數據的問題，在這些數據中，我嘗試使用 Fit Life by X 平台中的 Box-Cox 變換生成生命週期外推法。 我的最終目標是繪製 3 個不同製造批次的故障時間數據，這些批次均已在不同電壓下進行了故障測試。 我需要能夠在每個應力電壓下從每個製造批次（在批次變化內）獲取 μ 和 σ，然後對 3 個值進行平均，以返回 3 個批次的平均值，以便進行生命週期建模。
目前我存在的問題是，JMP 將特定電壓下 3x 批次的所有數據點分組為一個組合數據集，從而比獲取每批次的內部批次 σ 然後在 3 批次中取平均值要大得多。 我正在使用以下列設置我的分析（也可以在附加的 .jmp 文件中找到）：
Y，事件發生時間：TTF（小時）
X：應力電壓
審查員：審查員
據我所知，該方法將特定電壓下的所有數據點分組為一個分佈，即使數據來自 3x 不同的批次。 如果我將“材料類型”添加到“按”列，它將拆分出每批次的 σ 統計數據，但我不確定如何獲取 3 個不同的 σ 值，對它們進行平均，然後將平均值應用於我的壽命外推。 我有一些同事正在使用 R 和 Matlab，並且能夠非常輕鬆地完成上述分析請求，因此我想知道是否可以在 JMP 中進行簡單的更改來模倣此分析。 任何幫助，將不勝感激。
數據混合和清理回复：通過 X 擬合生活：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ不
回复：通過 X 擬合生活：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ嗨約瑟夫，
謝謝，好點。 是的，Box Cox 變換對於我嘗試進行的分析至關重要。
回复：通過 X 擬合生活：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ嗨，馬克，謝謝你。 參數化生存平台是否能夠繪製散點圖以可視化數據點和推斷壽命，類似於 Fit Life by X 平台中的功能？
回复：通過 X 擬合生活：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ只是為了在 Mark 概述的基礎上進行一些構建，如果您希望使用相同的 BoxCox 變換，則可以在添加應力電壓變量後直接在效果面板中對其進行變換。 對數轉換應該是適當的，因為您對 lambda 為 0 的 BoxCox 關係感興趣，根據文檔將是等價的。
回复：通過 X 擬合生活：來自 3 個不同數據集的平均 μ 和 σ您可以改用“擬合參數生存”。
