Distribuzione della vita - proiezione dell'affidabilitàCiao,
Ho un periodo di tempo per pareggiare i dati e quando adatti la distribuzione della vita, JMP fornisce la migliore distribuzione come Frechet con il seguente grafico. I punti sembrano tendere verso l'alto e non sono ben sparsi lungo la linea. Come lo interpreto? Questa dovrebbe essere la soluzione migliore secondo la scelta di JMP.
Esplorazione e visualizzazione dei datiOggetto: distribuzione della vita - proiezione dell'affidabilitàLa soluzione migliore non è necessariamente una buona soluzione. Gli altri attacchi sono peggiori. C'è una tabella di tutti gli adattamenti per il confronto utilizzando criteri come AICc. JMP presenta i fit in ordine crescente di AICc (più piccolo è meglio).
Puoi mostrare questa tabella per il confronto? Puoi mostrare le trame per gli altri attacchi che hai intrattenuto?
Oggetto: distribuzione della vita - proiezione dell'affidabilitàCiao Mark,
Grazie ed ecco il tavolo che hai chiesto:
grafico lognormale:
Trama di Weibull:
Saluti,
Oggetto: distribuzione della vita - proiezione dell'affidabilitàHo notato che i dati tracciati non fanno parte della selezione della riga corrente nella tabella dei dati. È possibile che tu abbia escluso le righe tracciate qui? Quello stato di fila influenzerebbe molto l'adattamento.
Oggetto: distribuzione della vita - proiezione dell'affidabilitàHo notato che i valori di probabilità sono estremamente piccoli. Noto anche che c'è un lungo segmento orizzontale alla fine della stima non parametrica. Ho anche la sensazione che sia probabile che ci siano fallimenti tra 0 e 100.
Sulla base di queste osservazioni, suggerisco di esaminare due tipi speciali di distribuzioni: le distribuzioni di soglia e le distribuzioni di sottopopolazione difettose. Sono etichettati come distribuzioni TH, ad esempio TH Lognormal, TH Weibull, ecc. E distribuzioni DS.
