수명 분포 - 신뢰성 예측안녕하세요,
데이터를 고르게 만드는 일정한 시간이 있고 수명 분포를 맞추면 JMP는 다음 플롯을 사용하여 Frechet과 같은 최상의 분포를 제공합니다. 포인트는 추세가 올라가는 것처럼 보이고 선 주위에 잘 흩어져 있지 않은 것 같습니다. 이것을 어떻게 해석해야 합니까? 이는 JMP의 선택에 따라 가장 적합할 것으로 예상됩니다.
데이터 탐색 및 시각화Re: 수명 분포 - 신뢰도 예측가장 잘 맞는 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 다른 핏은 더 나쁩니다. AICc와 같은 기준을 사용하여 비교하기 위한 모든 적합도의 표가 있습니다. JMP는 적합도를 AICc의 오름차순으로 표시합니다(작을수록 좋음).
비교를 위해 이 표를 보여줄 수 있습니까? 당신이 즐겼던 다른 핏에 대한 플롯을 보여줄 수 있습니까?
Re: 수명 분포 - 신뢰도 예측안녕 마크,
감사합니다. 요청하신 테이블은 다음과 같습니다.
로그 정규 플롯:
와이블 도표:
건배,
Re: 수명 분포 - 신뢰도 예측플로팅된 데이터가 데이터 테이블에서 현재 행 선택의 일부가 아님을 확인했습니다. 여기에 표시된 행을 제외했을 가능성이 있습니까? 해당 행 상태는 적합도에 많은 영향을 미칩니다.
Re: 수명 분포 - 신뢰도 예측확률 값이 매우 작다는 것을 알았습니다. 또한 비모수적 추정의 끝에 긴 수평 세그먼트가 있음을 알 수 있습니다. 또한 0에서 100 사이의 실패가 없을 가능성이 높다는 느낌이 듭니다.
이러한 관찰을 바탕으로 임계값 분포와 결함 하위 모집단 분포라는 두 가지 특별한 유형의 분포를 살펴볼 것을 제안합니다. TH 분포(예: TH Lognormal, TH Weibull 등)와 DS 분포로 표시됩니다.
