寿命分布 - 信頼性予測こんにちは、
データを均等化するための一連の時間があり、寿命分布を当てはめると、JMP は次のプロットで Frechet として最適な分布を提供します。ポイントは上昇傾向にあり、ラインの周りにうまく分散されていないように見えます。これをどう解釈すればよいでしょうか? JMP の選択によれば、これが最適であると考えられます。
データの探索と視覚化Re: 寿命分布 - 信頼性予測最適な適合が必ずしも適切であるとは限りません。 他のフィット感はさらに悪いです。 AICc などの基準を使用して比較するためのすべての適合の表があります。 JMP は、AICc の昇順で適合を表示します (小さいほど良い)。
比較のためにこの表を見せていただけますか？ あなたが楽しませた他のフィットのプロットを表示できますか?
Re: 寿命分布 - 信頼性予測ハイマーク、
ありがとうございます。ご要望のテーブルは次のとおりです。
対数正規プロット:
ワイブル プロット:
乾杯、
Re: 寿命分布 - 信頼性予測プロットされたデータが、データ テーブルで現在選択されている行の一部ではないことに気付きました。 ここにプロットされている行を除外した可能性はありますか? その行の状態は、適合に大きく影響します。
Re: 寿命分布 - 信頼性予測確率値が非常に小さいことに気付きました。 また、ノンパラメトリック推定の最後に長い水平セグメントがあることにも気付きました。 また、0 から 100 の間で失敗する可能性は低いと思います。
これらの観察に基づいて、2 つの特別なタイプの分布を調べることをお勧めします。しきい値分布と欠陥部分母集団分布です。 これらは、TH 分布 (TH 対数正規分布、TH ワイブルなど) および DS 分布として分類されます。
