2 要素 ALT の事前確率を指定する方法JMP ヘルプやその他の場所を検索しましたが、この質問に対する答えは見つかりませんでした。 下の写真の温度と電圧の事前分布が正しいことはかなり確信していますが、切片と 1/β (スケール/ σ) パラメータ。 2 つの切片 (β0) を加算し、1/β (σ) を平均するだけでよいでしょうか?
これは、2 要素 ALT を希望する新規顧客向けです。 ご協力をいただければ幸いです。 これまでに使用したファイルを添付します。
Re: 2 要素 ALT の事前確率を指定する方法JMP 18 がリリースされるまで少し待つことをお勧めします。
既存の ALT プラットフォームは廃止されました。
JMP 18 では、によって開発された新しい Constant Stress ALT Design プラットフォームを推奨します。 @コーキング。
Re: 2 要素 ALT の事前確率を指定する方法おい@Jed_Campbell ！
として@peng_liu指摘されているように、より優れた ALT プラットフォームが JMP 18 で登場します。 現在の ALT プラットフォームには、いくつかの機能があります。それまでに、現在の質問に答える方法を考えてみましょう。
切片を加算するのが良い考えだとは思えません。 より良いアプローチは、各実験で他の要因のレベルがどの程度であったかを試して判断することです。 最も合理的な仮定は、それらが通常の動作レベルに設定されているということです。 たとえば、電圧については、おそらく適切な動作温度設定を想定できます。 温度実験の電圧についても同様です。 これらの値が実際にどのようなものであったかについての情報がある場合は、明らかにそれが優先されます。 これを行うと、存在する各要因を考慮した各傾きと切片の推定値を生成できるようになります。
説明のために、温度実験の電圧が 8、電圧実験の温度が 20 C であると仮定します。 次に、電圧と温度を組み合わせた実験テーブルを作成し、Fit Parametric Survival プラットフォームを使用してパラメーターを推定します。 各要因について、右クリックして適切な変換を選択し、変換された入力を [位置効果] リストに移動します。 レポートを実行すると、事前分布に使用できるパラメーター推定値と、必要に応じて使用できる共分散行列が得られます。
これがどのようなものかを示すデータ表を添付しました。 ご質問がございましたら、お知らせください。
Re: 2 要素 ALT の事前確率を指定する方法ありがとう@peng_liuそして@コーキング！ JMP 18 にはこれを行うためのより良い方法があることを必ず言及します。 また、結合テーブルのアプローチは今日の問題を非常にうまく解決すると思うので、非常に感謝しています。 残りの作業はお客様に見せるまでに間に合うはずです。 そうでない場合は、このリソースがあると便利です。
