可修復系統故障預測你好，
以下是 JMP 專家的一般性問題：
假設我有一個系統的數據，該系統因各種故障模式而失敗。 數據包含每個組件維修的維修日期。 我知道如何分析此數據的可靠性，如視頻所示：
https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Analyzing-Reliability-for-Repairable-Systems/ta-p/483465
然而，我感興趣的是預測系統在未來發生故障的時間以及發生故障的概率。
關於如何在 JMP 中執行此操作的任何想法/建議？
謝謝，
可靠性分析回复：可修復系統故障預測我不是可修復系統方面的專家，但我會提供兩個建議作為進一步討論的催化劑（並防止您的帖子因 0 回复而從頭版掉下來）：
- 使用可靠性增長平台中的 MTBF 和故障強度刻畫器作為“系統發生故障的時間和故障概率”的代理。 這個鏈接表明這是可修復系統的標準做法。
- （也許在統計上不那麼嚴格）如果您隱藏並排除數據中包含 0 個修復的任何行，那麼您可以將數據視為不可修復的系統並使用壽命分佈刻畫器對時間建模（分佈、分位數、密度）和失敗的概率（危險概況）。
我附上了一個示例數據集，其中包含用於保存到表中的這兩種方法的腳本。
回复：可修復系統故障預測澄清一下，在對壽命數據建模之後，模型將預測故障概率達到給定水平的時間或給定時間的故障概率。 這兩種預測通常都是對觀察到的事件的推斷。 它們會產生很寬的置信區間。
回覆：可修復系統故障預測大家好，JMP團隊，
有沒有更直接的方法來計算「下次故障時間」？
假設我們有來自 NHPP 或 Crow AMSAA 模型的成長和規模參數等輸出？
謝謝。
