중도절단된 데이터에 대한 두 가지 가속화 요인은 무엇입니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />두 가지 스트레스 요인 온도와 전압이 있는 과거 신뢰성 데이터가 있는 고객이 있습니다.실패할 때까지 시간이 있고 실패했거나 검열되었는지 여부.그들은 특정 온도와 전압에서 평균 수명을 얻을 수 있기를 원합니다.나는 x로 fit life를 사용하고 x로 온도를, by 변수로 전압을 사용했습니다.그들은 과거에 실행되지 않은 전압을 볼 수 있기를 원했습니다.이 작업을 수행하는 가장 좋은 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
Re: 중도절단된 데이터에 대한 두 가지 가속화 요인은 무엇입니까?Jian과 Don에게 감사드립니다.그것은 훌륭하게 작동하여 멋진 모델이 온도와 전압 상호 작용을 고려하도록 합니다.
Re: 중도절단된 데이터에 대한 두 가지 가속화 요인은 무엇입니까?피트,
두 가지 가속 요소를 표시하는 데 사용하는 파일을 첨부합니다(단순히 온도 및 전압임). Meeker & Escobar, 섹션 19.3.3에서 가져왔습니다. 결과는 표 19.6을 참조하십시오. 저장 스크립트에서 생성된 것과 일치해야 합니다. 약간의 잡기가 있습니다. Fit Model 대화 상자에서 Transform 핫스팟을 사용하여 Temp 열을 변환하지 말고 테이블에 Arrhenius 변환 열을 만드십시오. 변환 선택으로 사용할 때 Arrhenius가 작동하지 않는 이유가 확실하지 않습니다. Jian이 이전에 언급했듯이 Fit Parametric을 사용할 것입니다.
두목
Re: 중도절단된 데이터에 대한 두 가지 가속화 요인은 무엇입니까?Fit Parametric Survival을 사용하면 여러 요인을 추가할 수 있습니다. 그러나 Arrhenius와 같은 요인에 대한 변환을 수용하려면 새 열을 직접 코딩해야 합니다.
