La aplicación Trend Reliability Growth utiliza la plataforma Reliability Growth de JMP para permitir que los usuarios observen los cambios en los parámetros beta y lambda a lo largo del tiempo.Lo hace ajustando múltiples modelos a subconjuntos de observaciones contiguas hasta cubrir todo el conjunto de datos. Cuando los conjuntos de observaciones son contiguos y no se superponen, los resultados son análogos a ajustar un Weibull NHPP reinicializado con un Fase columna donde cada grupo, excepto posiblemente el último, tiene un número igual de observaciones. A diferencia del crecimiento de confiabilidad con una columna de fase, se pueden ajustar grupos superpuestos.
La aplicación asume que los datos están en formato de tiempo a evento. Ventana controla el número de observaciones utilizadas para cada modelo. Paso corresponde al tamaño de paso para determinar las observaciones iniciales en cada subconjunto. Específicamente, para cada iteración, Ventana observación se utilizan para ajustar un modelo Crow-AMSAA que comienza en la fila ( i -1)*Paso, donde i es el número de iteración. Los subconjuntos se superpondrán si Paso es más pequeño que Ventana . Si Punto de partida fijo se selecciona, el primer subconjunto comienza con la observación 1 con Ventana determinar el número de observaciones. En cada iteración subsiguiente, el tamaño de la ventana aumenta en Paso siendo el punto de partida la observación 1.
