William Q. Meeker，愛荷華州立大學統計學特聘教授
Peng Liu，JMP 首席研究統計開發人員
退化數據分析用於評估許多不同類型產品的可靠性、故障時間分佈或保質期分佈，包括激光器、LED、電池以及化學和醫藥產品。 退化過程建模揭示了潛在的物理化學失效機制，為加速測試所需的外推提供了更好的理由。 此外，與事件發生時間數據相比，退化數據提供了更豐富的可靠性信息。 事實上，通過使用適當的退化數據，即使沒有觀察到故障，也可以做出可靠性推斷。
然而，退化數據給建模和推理帶來了特殊的挑戰。 本演講介紹了 JMP 17 中新的重複測量退化平台，該平台使用最先進的貝葉斯分層建模來估計故障時間分佈概率和分位數。 與其他現有方法相比，我們提出的方法在理論上具有更好的基礎。 除了優點之外，貝葉斯方法確實帶來了特殊的挑戰，例如需要指定先驗分佈。 我們概述了我們對貝葉斯分析工作流程中這一重要步驟的建議。 在本次演講中，我們將引導觀眾了解這種令人興奮且具有挑戰性的新方法，從理論到模型規範，最後是結果的解釋。 演講者以現場演示結束演講。
