Trend Reliability Growth 애플리케이션은 JMP의 Reliability Growth 플랫폼을 사용하여 사용자가 시간 경과에 따른 베타 및 람다 매개변수의 변화를 볼 수 있도록 합니다.전체 데이터 세트가 포함될 때까지 인접한 관찰의 하위 집합에 여러 모델을 맞추는 방식으로 이를 수행합니다. 관측값 세트가 연속적이고 겹치지 않는 경우 결과는 Reinitialized Weibull NHPP를 a로 맞추는 것과 유사합니다. 단계 마지막 가능성을 제외하고 각 그룹이 동일한 수의 관측치를 갖는 열입니다. 단계 열이 있는 안정성 증가와 달리 겹치는 그룹을 맞출 수 있습니다.
애플리케이션은 데이터가 이벤트 형식에 맞춰져 있다고 가정합니다. 창문 각 모형에 사용되는 관측치의 수를 제어합니다. 단계 각 부분 집합에서 시작 관측치를 결정하기 위한 단계 크기에 해당합니다. 구체적으로, 각 반복에 대해, 창문 관찰은 행에서 시작하는 Crow-AMSAA 모델에 적합하도록 사용됩니다( 나 -1)*단계, 여기서 나 반복 번호입니다. 다음과 같은 경우 하위 집합이 겹칩니다. 단계 보다 작다 창문 . 만약에 고정 시작점 가 선택되면 첫 번째 부분 집합은 다음과 같은 관찰 1로 시작합니다. 창문 관찰 횟수를 결정합니다. 각 후속 반복에서 창 크기는 다음과 같이 증가합니다. 단계 출발점이 남아 있는 관찰 1.
