Distribuzione della vita per la vita (reale) e dati censurati a intervalli; ma mistoCiao,
Ho sia i dati dei dati censurati a intervalli che i dati (reali) di fine vita.
Ad esempio, alcuni campioni sono morti tra 1000 e 1100 cicli, ovvero dati censurati a intervalli con un intervallo di 100 cicli. (ovvero, set di dati A)
Per gli altri campioni, poiché ho migliorato il metodo di misurazione, posso ottenere un ciclo di vita esatto del campione, ad esempio il 1034° ciclo. (ovvero, set di dati 
In questo caso, è possibile tracciare la distribuzione della vita con questi tipi di dati come se fossero uno solo?
Ottengo la distribuzione della vita censurando il set di dati B con l'intervallo del set di dati A (dati del ciclo 1034 -> dati censurati con intervallo 1000~1100).
Tuttavia, poiché il set di dati B è più accurato, vorrei utilizzarlo completamente, senza censurare. C'è un modo?
Ricerche sui consumatori e sul mercatoEsplorazione e visualizzazione dei datiAnalisi di affidabilitàRi: Distribuzione della vita per i dati censurati sulla vita (reale) e sull'intervallo; ma mistoSì, puoi, questo è lo scopo del ruolo del censore nell'analisi:
vedere ad esempio la tabella Fan.Jmp nella sezione relativa all'affidabilità dei dati di esempio (Guida>Libreria dati di esempio o Guida>Dati di esempio>Affidabilità/Sopravvivenza).
I tuoi dati reali non sono censurati, in genere indicati con uno 0 nella colonna di censura dei tuoi dati.Gli altri tuoi dati sono censurati, in genere indicati con un 1 nella colonna censurata (questo è il caso dei dati di esempio, sebbene alla colonna sia associata una proprietà "etichette di valore").
Quindi per i tuoi tempi di guasto reali dovresti inserire il tempo di ciclo effettivo per il guasto, contrassegnato come non censurato, e per gli altri valori dovresti inserire l'ultimo tempo di ciclo noto per il quale il prodotto era noto per funzionare (quindi per un intervallo di 1000- 1100 questo sarebbe 1000, o suppongo forse 999).
Ri: Distribuzione della vita per dati censurati sulla vita (reale) e sull'intervallo; ma mistoDato che hai menzionato i dati censurati a intervalli, penso che dovresti convertire il set di dati B nel formato Interval Censor. Presumo che il tuo set di dati A sia già in formato Interval Censor. Guarda lo screenshot seguente dai dati di esempio ICdevice02.
I dati formattati da Interval Censor hanno due colonne time-to-event, HoursL e HoursU nello screenshot. Nel tuo caso, l'osservazione 1000-1100 dovrebbe inserire 1000 in HoursL e 1100 in HoursU. L'errore del ciclo 1034 dovrebbe inserire 1034 in HoursL E 1034 in HoursU, che indica un errore. Se hai un'osservazione censurata corretta, diciamo 2000, inserisci 2000 in HoursL e valori mancanti in HoursU. Lo screenshot qui sopra illustra alcuni di questi casi, tranne l'errore esatto (il 1034).
Dopo avere entrambi i dati nello stesso formato, con gli stessi nomi di colonna. Quindi li concateni in un'unica tabella, quindi avvii Life Distribution.
Quando avvii la piattaforma, metti HoursL e HoursU entrambi in Y. E non dimenticare la colonna Freq se ne hai una. La censura degli intervalli di solito viene fornita con i conteggi.
Ri: Distribuzione della vita per i dati censurati sulla vita (reale) e sull'intervallo; ma mistoGrazie per l'aiuto.
Questo è quello che voglio. Quindi posso usare i dati censurati ed esatti a destra, a sinistra, a intervalli contemporaneamente costruendo la colonna della riga dell'ora inferiore e superiore.
Pertanto, i dati esatti possono essere costruiti come
Conteggio stato HL HU
1034 1034 Esatto 1 (nella maggior parte dei casi)
Grazie!
