Q: （実際の）寿命と区間打ち切りデータの寿命分布。ただし混合こんにちは、
区間打ち切りデータと（実際の）寿命終了データの両方を持っています。
たとえば、あるサンプルは 1000 サイクルから 1100 サイクルの間に死亡しましたが、これは 100 サイクル間隔の区間打ち切りデータです。(つまり、データセット A)
他のサンプルについては、測定方法を改善したため、1034 サイクル目など、サンプルの正確なライフサイクルを取得できます。(つまり、データセット 
この場合、それらの種類のデータを 1 つにして寿命分布をプロットすることは可能ですか?
データセット B をデータセット A の間隔で打ち切ることで寿命分布を取得します (1034 周期目のデータ -> 1000 ~ 1100 間隔打ち切りデータ)。
しかし、データセットBの方が精度が高いので、打ち切りではなく、データセットBをフル活用したいのですが、何か方法はありますか？
消費者および市場調査データの探索と視覚化信頼性分析Re: Q: (実際の) 寿命と間隔打ち切りデータの寿命分布;しかし混合はい、できます。それが分析における検閲者の役割の目的です。
たとえば、サンプル データの信頼性セクションにある表 Fan.Jmp を参照してください ([ヘルプ] > [サンプル データ ライブラリ] または [ヘルプ] > [サンプル データ] > [信頼性/生存率])。
実際のデータは無修正です。通常、データの censor 列に 0 が表示されます。他のデータは打ち切られており、通常、打ち切られた列に 1 が表示されます (これはサンプル データの場合ですが、列には関連付けられた「値ラベル」プロパティがあります)。
したがって、実際の故障時間については、修正なしとしてマークされた故障の実際のサイクル タイムを入力し、他の値については、製品が動作することがわかっている最後の既知のサイクル タイムを入力します (つまり、1000 ～ 1000 の間隔) 1100 これは 1000 か、999 かもしれません)。
Re: Q: (実際の) 寿命と間隔打ち切りデータの寿命分布;しかし混合間隔打ち切りデータについて言及されたので、Dataset B を Interval Censor 形式に変換する必要があると思います。 あなたのデータセット A は既に Interval Censor 形式になっていると思います。 サンプル データ ICdevice02 の次のスクリーンショットを見てください。
Interval Censor 形式のデータには、スクリーンショットにある HoursL と HoursU の 2 つのイベント発生時間列があります。 あなたの場合、1000-1100 の観察では、1000 を HoursL に、1100 を HoursU に入れる必要があります。 1034 サイクルの失敗により、HoursL は 1034 になるはずです。とHoursU で 1034。これは失敗を示します。 2000 などの正しい打ち切り観測がある場合、HoursL に 2000 を入れ、HoursU に欠損値を入れます。 上のスクリーンショットは、正確な失敗 (1034) を除いて、これらのケースのいくつかを示しています。
両方のデータを同じ形式で同じ列名にした後。 次に、それらを 1 つのテーブルに連結してから、Life Distribution を起動します。
プラットフォームを起動するときは、HoursL と HoursU の両方を Y に入れます。 また、Freq 列がある場合は忘れないでください。 通常、間隔打ち切りにはカウントが伴います。
Re: Q: (実際の) 寿命と間隔打ち切りデータの寿命分布;しかし、混合ご協力ありがとうございました。
これが私が欲しいものです。 したがって、時間の下限と上限の列を作成することで、右、左、間隔打ち切り、正確なデータを一度に使用できます。
したがって、正確なデータは次のように構築できます。
HL HU ステータス数
1034 1034 Exact 1 (ほとんどの場合)
ありがとうございました！
