"비신뢰성" 상황에 JMP 안정성 데모를 사용할 수 있습니까?여보세요.
제 질문은 다음과 같습니다. 우리는 용접 강도 등을 평가하기 위해 많은 인장력 테스트를 수행합니다. 우리의 사양은 Instron 인장 테스트에서 10lbs 인장력이며 제품이 현장에서 받는 응력에 대한 이해를 기반으로 합니다. 테스트가 실패할 때, 우리는 종종 80파운드의 값을 가해야 파손됩니다. 이는 누군가가 기계 옆에 서 있으면 실제로 다소 위험한 테스트입니다. 또한, 용접이 아닌 다른 위치에서 파단을 통해 검열이 발생하는 경우가 여러 번 있습니다.
따라서 시간/주기가 통합되지 않았기 때문에 이것은 진정한 '신뢰성' 테스트가 아닙니다. 스트레스 테스트에 가깝습니다. 그러나 제 질문은 샘플 크기에 대해 JMP 안정성 데모 모듈을 계속 사용할 수 있습니까?
아니면 이것이 기존의 신뢰성 테스트와 크게 다르므로 신뢰성 시연(Weibayes 사용)이 부적절하지 않습니까?
고마워, 짐
Re: "비신뢰성" 상황에 JMP 안정성 데모를 사용할 수 있습니까?고마워 돈.
이것에 대해 약간의 혼합된 의견이 있는 것 같지만 솔직히 두 상황 모두에서 수학이 동일하게 진행되는 것을 봅니다. 이 주제를 다루는 텍스트도 있는 것 같습니다. 나는 이 질문이 중요하고(흥미롭다) 생각하기 때문에 내 동료(박사 통계)로부터 받은 답변도 게시하고 싶습니다. 의역:
...우리는 매우 유사한 상황에 자주 직면합니다. 나는 이러한 상황에 대해 고전적인 신뢰성 도구를 사용하는 것이 적절하다고 생각합니다. 수학적으로 "사건 발생 시간"과 "사건 발생 시간"의 개념 사이에는 큰 차이가 없습니다. 두 경우 모두 실패 또는 관측 중단으로 이어지는 (대부분) 연속 측정이 있습니다. 생존/신뢰성 분석은 보다 추상적으로 "사건에 대한 노출"로 특징지을 수 있습니다. 이 주제에 대한 Meeker와 Escobar의 표준 텍스트는 성능 저하 모델의 개념과 성능 저하 모델이 보다 간단한 이벤트 발생 시간 분석과 관련되는 방식에 대해 자세히 설명합니다. 요컨대, 네, 나는 당신이 설명하는 종류의 분석을 꽤 자주 실행합니다. 물론 분석가는 분포 적합성 및 기타 모든 모델링 가정을 확인하여 특정 문제가 생존 분석 또는 신뢰성 입증에 적합한지 확인해야 합니다.
Re: "비신뢰성" 상황에 JMP 안정성 데모를 사용할 수 있습니까?다른 것을 추가하겠습니다. 이 접근 방식을 사용하면 80 미만의 힘에서 테스트를 중지하고 중단되지 않은 결합을 중도절단된 것으로 취급할 수 있습니다. 일부는 실패할 정도로 채권을 강조하고 싶을 수도 있음을 명심하십시오. 실패 없이 분석을 수행하는 것이 가능하지만 일부 항목이 실패할 경우 더 나은 추정치를 얻을 수 있습니다.
두목
Re: "비신뢰성" 상황에 JMP 안정성 데모를 사용할 수 있습니까?짐,
신뢰성 분석인 것처럼 취급하겠습니다. 수명이나 주기, 또는 다른 시간 의존적 측정보다는
"시간" 변수는 힘입니다. 대부분의 경우 중단할 정도로 스트레스를 받기 때문에 검열이 없습니다. 그러나 비결합 위치에 파손이 있는 경우 해당 관찰이 중도절단되었음을 나타냅니다.
두목
Re: "비신뢰성" 상황에 JMP 안정성 데모를 사용할 수 있습니까?짐,
나는 대답이 아니오라고 생각합니다. 나는 신뢰성 데모 모듈을 사용하지 않았기 때문에 계산의 '너트와 볼트'에 익숙하지 않지만, 당신이 하는 일은 해당 모듈의 샘플 크기가 더 이상 관련이 없을 정도로 충분히 다를 것이라고 생각합니다. 다른 사람이 생각이 다르다면 다른 사람이 끼어들기를 바랍니다. 테스트를 수행하면서 몇 가지 측정이 수행되는 것처럼 들립니다. 첫 번째는 사양 충족의 합격/불합격입니다. 필요한 샘플 크기가 하나 있습니다. 두 번째로 다른 샘플 크기가 필요한 테스트가 실패합니다.실패에 대한 테스트를 설명하는 방법은 중도절단을 사용하는 평생 모델처럼 들리며 데이터를 분석하는 합리적인 방법일 수 있습니다. 표본 크기 계산은 항상 골치 아픈 일입니다(제 생각에는). 이론에 근거하지 않은 방법은 먼저 결과를 분석하는 가장 좋은 방법을 찾는 것입니다. 일단 가지고 있으면 이미 수집된 데이터 중 일부를 가져 와서 다양한 크기의 테스트 세트에서 결과를 시뮬레이션하고 결과에 대한 신뢰도가 어떤 데이터 세트 크기인지 확인하십시오. 귀하의 위험 조건, 요구 사항 등).
도움이 되기를 바랍니다.
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