トレンドの信頼性の向上トレンド信頼性成長アプリケーションは、JMPの信頼性成長プラットフォームを使用して、ユーザーがベータおよびラムダパラメーターの経時変化を確認できるようにします。これは、データセット全体がカバーされるまで、複数のモデルを連続する観測のサブセットに適合させることによって行われます。 観測値のセットが連続していて重複していない場合、結果は再初期化されたワイブルNHPPを段階おそらく最後を除いて、各グループが同じ数の観測値を持っている列。 フェーズ列を使用した信頼性の向上とは異なり、重複するグループを適合させることができます。
アプリケーションは、データがイベント形式に間に合うことを前提としています。 窓各モデルに使用される観測値の数を制御します。 ステップ各サブセットの開始観測値を決定するためのステップサイズに対応します。 具体的には、反復ごとに、窓観測値は、行から始まるCrow-AMSAAモデルを適合させるために使用されます（私-1）*ステップ、ここで私は反復回数です。 次の場合、サブセットはオーバーラップしますステップより小さい窓。 もしも固定開始点が選択されている場合、最初のサブセットは観測1で始まります。窓観測数の決定。 後続の各反復で、ウィンドウサイズは次のように増加します。ステップ開始点は残りの観測1です。
信頼性
