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Q : Distribution de la vie pour les données de vie (réelle) et censurées par intervalles ; mais mixte

Bonjour,

J'ai à la fois des données de données censurées par intervalles et des données (réelles) de fin de vie.

Par exemple, certains échantillons sont morts entre 1 000 et 1 100 cycles, ce qui correspond à des données censurées par intervalle avec un intervalle de 100 cycles. (c'est-à-dire, ensemble de données A)

Pour les autres échantillons, depuis que j'ai amélioré la méthode de mesure, je peux obtenir un cycle de vie exact de l'échantillon, par exemple le 1034ème cycle. (c'est-à-dire, ensemble de données

Dans ce cas, est-il possible de tracer la distribution de la vie avec ces types de données comme une seule ?

J'obtiens la distribution de la vie en censurant l'ensemble de données B avec l'intervalle de l'ensemble de données A (données du 1034ème cycle -> données censurées par intervalle de 1000 à 1100).

Cependant, comme l'ensemble de données B est plus précis, j'aimerais l'utiliser pleinement, sans le censurer. Y a-t-il un moyen ?

Études de consommation et de marchéExploration et visualisation des donnéesAnalyse de fiabilitéRe : Q : Distribution de la durée de vie pour la vie (réelle) et les données censurées par intervalle ; mais mixte

Oui, c'est le but du rôle de censeur dans l'analyse :

 

voir par exemple, la table Fan.Jmp dans la section fiabilité des exemples de données (Help>Sample Data Library, ou Help>Sample Data>Reliability/Survival).

 

Vos données réelles ne sont pas censurées - généralement indiquées par un 0 dans la colonne de censure de vos données.Vos autres données sont censurées, généralement indiquées par un 1 dans la colonne censurée (c'est le cas dans les exemples de données, bien que la colonne ait une propriété 'étiquettes de valeur' qui lui est associée).

 

Donc, pour vos temps de panne réels, vous mettriez le temps de cycle réel pour la panne, marqué comme non censuré, et pour les autres valeurs, vous mettriez le dernier temps de cycle connu pour lequel le produit était connu pour fonctionner (donc pour un intervalle de 1000- 1100 ce serait 1000, ou je suppose peut-être 999).

 

Re : Q : Distribution de la durée de vie pour les données (réelles) et censurées par intervalle ; mais mixte

Puisque vous avez mentionné les données censurées par intervalle, je pense que vous devriez convertir l'ensemble de données B au format Interval Censor. Je suppose que votre jeu de données A est déjà au format Interval Censor. Regardez la capture d'écran suivante à partir des exemples de données ICdevice02.

Les données formatées Interval Censor ont deux colonnes de temps d'événement, HoursL et HoursU dans la capture d'écran. Dans votre cas, l'observation 1000-1100 devrait mettre 1000 en HeuresL, et 1100 en HeuresU. L'échec du cycle 1034 devrait mettre 1034 en HeuresL ET 1034 en HoursU, ce qui indique une panne. Si vous avez une observation censurée à droite, disons 2000, alors vous mettez 2000 dans HoursL et une valeur manquante dans HoursU. La capture d'écran ci-dessus illustre certains de ces cas, à l'exception de l'échec exact (le 1034).

Après avoir les deux données dans le même format, avec les mêmes noms de colonne. Vous les concaténez ensuite dans une seule table, puis lancez Life Distribution.

Lorsque vous lancez la plateforme, mettez HoursL et HoursU en Y. Et n'oubliez pas la colonne Freq si vous en avez une. La censure par intervalles s'accompagne généralement de décomptes.

 

Re : Q : Distribution de la durée de vie pour la vie (réelle) et les données censurées par intervalle ; mais mixte

Merci de votre aide.

C'est ce que je veux. Ainsi, je peux utiliser à la fois des données droite, gauche, censurées par intervalle et exactes en construisant une colonne de ligne d'heure inférieure et supérieure.

Par conséquent, les données exactes peuvent être construites comme

 

Nombre d'états HL HU

1034 1034 Exact 1 (au plus cas)

 

Merci!