JMP 16.2 Life Distribution Distribution Weibull Génération Alpha/BêtaJ'essaie de générer les valeurs alpha et bêta (forme et échelle) de la distribution Weibull d'un grand ensemble de données contenant des dizaines de milliers de lignes et d'avoir ces valeurs dans un tableau de données. Outre le portail Analyse > Fiabilité et survie > Distribution de vie, existe-t-il un autre moyen de générer ces valeurs ?
Analyse de fiabilitéRe: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationCette action fonctionne avec n’importe quelle table de valeurs sur n’importe quelle plateforme. Cette fonctionnalité est plutôt intéressante, mais elle n’est pas évidente. Nous envisageons divers éléments et conceptions d'interface utilisateur qui peuvent vous aider à réaliser quand une fonctionnalité se trouve juste devant vous sans encombrer l'interface utilisateur ni distraire votre travail.
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationPeng : Merci pour votre réponse. Mark et vous avez souligné le clic droit que j'ai manqué. Merci pour ça. Concernant le JSL, j'ai une certaine expérience en matière de script JSL. Vous m'avez donné quelques éléments à revoir et à approfondir. Concernant le nombre de lignes que j'ai indiqué, j'aurais dû être plus clair. Pour chaque pièce nous testons 20 sites et nous disposons de milliers de pièces. Supposons que l'ensemble de données comporte 1 500 parties contenant chacune 20 points de données. Cela donnerait un ensemble de données comportant environ 30 000 lignes. Il y a donc un nombre limité de mesures par pièce à 20 mais beaucoup de pièces. C’est ce qui ralentit la production.
Je vais examiner vos recommandations et voir si je peux les mettre en œuvre dans ma situation. Merci encore.
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationMark : J'aurais dû comprendre cela à propos du clic droit, mais ne voyant pas de triangle rouge disponible dans la section Estimation paramétrique - Weibull, j'étais perdu. Merci de l'avoir signalé. Cela résout la partie concernant l'intégration de ces données tabulées dans un tableau de données.
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationPour enregistrer les estimations du rapport dans un tableau de données, essayez ce qui suit : Faites un clic droit dans la partie Estimation paramétrique, choisissez "Créer en tableau de données".
Pour votre deuxième question. Il existe une fonction JSL qui permet d'estimer les paramètres de Weibull sans passer par Life Distribution. Voici la capture d'écran de Scripting Index. Mais je ne sais pas si c'est ce que vous voulez.
Lorsque les données sont volumineuses, la majeure partie du temps consacré à l'estimation de la distribution de Weibull dans la vie pour cette taille de données est consacrée à la construction de l'estimation non paramétrique et à son tracé. Dans certaines situations, vous pourrez peut-être accélérer un peu.
- Si vos données peuvent être résumées, vous devez d'abord résumer vos données. Par exemple, si vous avez plusieurs observations avec la même valeur, au lieu que chaque observation occupe une ligne distincte, vous souhaiterez peut-être consolider ces observations dans la même ligne et établir un décompte pour enregistrer leur nombre. Ensuite, alimentez cette colonne de comptage dans Freq dans la boîte de dialogue de lancement. Si vous ne savez pas comment procéder, consultez Résumez vos données
- Si vos données ne sont pas censurées, vous pouvez envisager d'utiliser le Distribution plate-forme, qui peut également s'adapter à Weibull s'il n'y a pas de censure. Dans JMP 17, le prochain, la plateforme de distribution prendra en charge les limites de détection, qui couvrent certains types de schémas de censure. Vous voudrez peut-être essayer la plateforme de distribution, même si vous avez des observations censurées, lorsque JMP 17 sera disponible.
- Vous voudrez peut-être essayer la fonction JSL que j'ai mentionnée ci-dessus, si vous avez des compétences en programmation JSL. La fonction permet des schémas de censure arbitraires, tout comme ceux pris en charge dans Life Distribution, mais en passant l'estimation de l'estimation non paramétrique en utilisant toutes les données, si vous appelez la fonction de manière appropriée en spécifiant le dernier argument pour utiliser un sous-échantillon. La fonction ne tracera certainement pas l'estimation non paramétrique, ce qui permettra de gagner du temps.
Cependant, vous souhaiterez peut-être toujours consulter l'estimation non paramétrique tracée. Vous voudrez peut-être savoir si Weibull est un bon ajustement, sur la base de l'estimation non paramétrique. Voici un exemple qui indique que l’ajustement paramétrique est approprié : Exemple de plateforme de distribution de vie
D'après mon expérience, lorsque les données sont volumineuses, aucune de ces distributions paramétriques ne peut généralement s'adapter correctement aux données.
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationCliquez avec le bouton droit sur les valeurs du tableau d'estimations et sélectionnez Transformer en tableau de données. Si vous disposez d'une variable de regroupement dans le rôle d'analyse Par, sélectionnez plutôt Créer un tableau de données combinées.
Ce résultat est-il ce que vous souhaitez ?
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationMarc : Merci d'avoir répondu. Comment puis-je obtenir les données générées au format de colonne Estimation paramétrique - Weibull dans un tableau de données ? Un autre point est qu’il faut un certain temps pour générer ces chiffres. Peut-être que ma question aurait dû être formulée ainsi : existe-t-il des fonctions de formule disponibles pour générer ces paramètres ?
Re: JMP 16.2 Life Distribution Weibull Distribution Alpha/Beta GénérationPourquoi avez-vous besoin d’une autre méthode si la plateforme Life Distribution estime les paramètres du modèle Weibull ?
