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Página de inicio del curso "JMP®: Análisis de confiabilidad para sistemas no reparables"
Resumen: Este curso es para cualquier persona que necesite analizar datos, utilizando JMP, sobre cuánto tiempo un objeto (confiabilidad) o una persona (supervivencia) opera dentro de parámetros aceptables ("tiempo hasta el evento"). El curso se presenta utilizando ejemplos de fabricación, pero aquellos interesados en el análisis de supervivencia o el estudio de la reincidencia también encontrarán útil el curso.
Duración: 14 horas de contenido.
Modalidades:
- en vivo en línea con el instructor: este curso está disponible periódicamente en nuestro horario de cursos públicos . Los cursos públicos son una oportunidad para aprender este contenido con un instructor en vivo , pero actualmente solo se ofrecen en inglés y, en los momentos más convenientes para una audiencia de EE. UU. (porque la mayoría de nuestros instructores se encuentran en zonas horarias de EE. UU.). ¿No ves lo que estás buscando?Haznos saber .
- a través de un proveedor de capacitación externo: cualquier curso en nuestro plan de estudios de JMP puede ser impartido por un proveedor de capacitación autorizado, incluso a través del departamento de capacitación de su propia empresa. Comuníquese con su representante de JMP para obtener más información.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Objetivos de aprendizaje:
- Distinguir las características únicas de los datos de vida.
- Calcule estimaciones no paramétricas (límite de producto de Kaplan-Meier) de la probabilidad de falla.
- Ajuste modelos de distribución específicos para datos de vida.
- Estimar la fiabilidad o las medidas de supervivencia y el peligro.
- Estimar la supervivencia en presencia de causas en competencia.
- Utilice modelos de supervivencia paramétricos para estimar los efectos de covariables o factores experimentales.
- Diseñar una prueba de vida acelerada.
Esquema del curso:
Introducción a la confiabilidad
- Comprender los principios de confiabilidad, las medidas de confiabilidad y la naturaleza de los datos de vida y las observaciones censuradas.
- Uso de estimación no paramétrica de probabilidades de falla.
- Aplicación de modelos paramétricos de fiabilidad de fallo y peligrosidad.
- Contabilización de la incertidumbre sobre las estimaciones de fiabilidad.
- Determine el tamaño de muestra suficiente para la determinación de la confiabilidad.
Confiabilidad con Factores
- Identificar modos de falla y causas competitivas.
- Montaje de modelos de mezcla.
- Ajuste de modelos de mezcla de riesgos competitivos.
- Describir datos deficientes.
- Incluyendo el efecto de las covariables en el modelo de confiabilidad.
Confiabilidad Rápida
- Comprender los factores de estrés y las fallas aceleradas.
- Cálculo de factores de aceleración.
- Uso de relaciones de aceleración.
- Diseño de pruebas de vida acelerada.
- Realización de análisis de degradación para medidas repetidas y ensayos destructivos.
Análisis de fiabilidad
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