保証返品を予測しようとしていますが、ベイジアン推定ツールを使用して保証予測を更新したいと考えています。 何をしても、ベイジアン モデルを適用した後に保証予測を更新できないようです。 信頼性予測でベイジアン ツールを使用することはできますか? そうでない場合、更新された事後パラメータに応じてリターン予測をどのように調整することをお勧めしますか?
このことに気づかせてくれてありがとう!
ベイジアン モデルは信頼性予測では使用できないはずです。 「ディストリビューションの選択」のリストには組み込まれていません。 今後の検討課題とさせていただきます。 したがって、最初の質問については、今は不可能です。
推奨事項はありませんが、いくつかのシナリオについて考えてみます。
まず、十分な量のデータ、つまり戻り数がある場合、非ベイズ推定によって適切な予測が得られるはずです。 十分なデータがあり、強力な事前情報もあれば、情報が矛盾する可能性が高いと思います。 そこで問題になるのは、データと事前のどちらを信頼するかということです。 したがって、十分な戻り数がある場合は、ベイジアン モデルを使用しないことをお勧めします。
2 番目は、十分な戻り数がなく、まだ実行中のものからの将来の戻り数に興味がある場合です。 最後の手段は、シミュレーションを使用して自分で行うことです。 それはソフトウェアでも行われていることです。 2 つのリソースのうち利用可能な方をチェックアウトする必要があります。
1. 信頼性データの統計的手法、Meeker および Escobar 著、1998 年。 第12章。
2. 信頼性データの統計的手法、第 2 版、Meeker、Escobar、Pascual 著、2022 年。 第15章。
