보증 반품을 예측하려고 하는데 Bayesian 추정 도구를 사용하여 보증 예측을 업데이트하려고 합니다. 내가 무엇을 하든 베이지안 모델을 적용한 후 업데이트할 보증 예측을 얻을 수 없는 것 같습니다. 신뢰성 예측과 함께 베이지안 도구를 사용할 수 있습니까? 그렇지 않다면 업데이트된 사후 매개변수에 대한 반환 예측을 조정하는 방법을 추천하시겠습니까?
제 관심을 가져주셔서 감사합니다!
베이지안 모델은 신뢰성 예측에서 사용할 수 없었어야 합니다. "배포 선택" 목록에 연결되어 있지 않습니다. 나는 이것을 미래의 고려를 위해 넣을 것이다. 따라서 첫 번째 질문에 대해 지금은 불가능합니다.
권장 사항은 없지만 몇 가지 시나리오에 대한 생각이 있을 수 있습니다.
첫째, 충분한 양의 데이터, 즉 반환 횟수가 있는 경우 비 베이지안 추정이 좋은 예측을 제공해야 합니다. 충분한 데이터와 강력한 사전 정보가 있는 경우 정보가 충돌할 가능성이 높습니다. 그런 다음 질문은 데이터 또는 이전을 신뢰해야 하는 것입니다. 따라서 충분한 반환 횟수가 있는 경우 베이지안 모델을 사용하지 않는 것이 좋습니다.
둘째, 반환 횟수가 충분하지 않고 아직 실행 중인 항목의 향후 반환 횟수에 관심이 있는 경우입니다. 이제 최후의 수단은 시뮬레이션을 사용하여 스스로 하는 것입니다. 그것은 소프트웨어에서도 수행되는 것입니다. 다음 두 리소스 중 사용 가능한 리소스 중 하나를 확인해야 합니다.
1. 신뢰성 데이터에 대한 통계적 방법, Meeker 및 Escobar, 1998년. 12장.
2. 신뢰성 데이터에 대한 통계적 방법, 2판, Meeker 및 Escobar 및 Pascual 저, 2022년. 15장.
