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「JMP®: 修復不可能なシステムの信頼性解析」コースホームページ
まとめ：このコースは、JMP を使用して、オブジェクト (信頼性) または人 (生存) が許容範囲内で動作する時間 (「イベント発生までの時間」) に関するデータを分析する必要があるすべての人を対象としています。 このコースは製造の例を使用して提示されますが、生存分析や再犯の研究に関心のある方にも役立つコースです。
間隔： 14時間のコンテンツ。
モダリティ:
- インストラクターと一緒にオンラインでライブ -- このコースは、公開講座スケジュール. 公開コースは、このコンテンツを一緒に学ぶ機会です。ライブインストラクター、しかし、それらは現在英語でのみ提供されており、米国の聴衆にとって最も便利な場合があります (ほとんどのインストラクターは米国のタイムゾーンにいるため)。 お探しのものが見つかりませんか?我々に教えてください.
- サードパーティのトレーニング ベンダーを通じて -- 当社の JMP カリキュラムのすべてのコースは、自社のトレーニング部門を含め、認可を受けたトレーニング ベンダーによって教えることができます。 詳細については、JMP の担当者にお問い合わせください。
前提条件:このコースに参加する前に、以下を完了することをお勧めします。 JMP® ソフトウェア: データ探索へのケース スタディ アプローチとJMP®: ANOVA と回帰を使用した統計的決定コースまたは同等の経験をお持ちの方。
学習目標：
- 生命データの固有の特徴を区別します。
- 故障確率のノンパラメトリック (Kaplan-Meier 積極限) 推定値を計算します。
- 生命データに固有の分布モデルを当てはめます。
- 信頼性または生存尺度とハザードを推定します。
- 競合する原因が存在する場合の生存率を推定します。
- パラメトリック生存モデルを使用して、共変量または実験的要因の影響を推定します。
- 加速寿命試験を設計します。
コース概要：
信頼性入門
- 信頼性の原則、信頼性の尺度、および生命データと打ち切られた観察の性質を理解する。
- 故障確率のノンパラメトリック推定の使用。
- 故障の信頼性とハザードのパラメトリック モデルの適用。
- 信頼性の推定に関する不確実性の説明。
- 信頼性を判断するのに十分なサンプル サイズを決定します。
要因による信頼性
- 障害モードと競合する原因の特定。
- 混合モデルのフィッティング。
- 競合するリスク混合モデルのフィッティング。
- 不十分なデータの説明。
- 信頼性モデルに共変量の効果を含めます。
迅速な信頼性
- ストレス要因と加速故障の理解。
- 加速係数の計算。
- 加速関係の使用。
- 加速寿命試験の設計。
- 繰り返し対策や破壊試験の劣化解析を行います。
信頼性分析
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