JMP 18 提供了新的疲勞模型功能，該功能基於 William Meeker 教授和研究團隊多年的研究，實施了一種新方法，用於分析疲勞測試數據（也稱為 SN 數據）。新方法尊重疲勞測試資料審查的性質；統一了推論疲勞壽命分佈和疲勞強度分佈的理論；並建立穩健的演算法來估計參數。分析結果可輸入到其他可靠性工程實務中，以預測最終結構的可靠性。
請參閱如何：
- 了解疲勞建模有用的情況
- 使用 JMP 疲勞建模功能來實作新方法
- 建立、查看結果並從二十四個不同的模型中進行選擇
- 選擇六種 SN 曲線類型中的一種以及四種分佈中的一種來組合模式
- 以圖形和數字方式比較不同的模型
- 獲取各個模型的詳細信息，例如參數估計值及其置信區間；模型診斷；疲勞壽命和疲勞強度分佈的分佈分析儀；兩個分佈的分位數刻畫器；以及使用 Wald 和似然區間對機率和分位數進行自訂估計。
- 尋找 V 18.01 計劃中的改進
演示結束時包含問答，時間為 1:09:00。演示中使用的範例資料可在 JMP 18 中找到：
JMP 18 sample files used in the demo示範中使用的 JMP 18 範例文件
Peng Liu @peng_liu和 Rajneesh Rajneesh @Rajneesh在現場網路研討會上回答的問題：
Q：漸近線的斜率是否由抗拉強度（0 個循環至失效）決定？
答：目前我們從統計角度進行擬合，如果您對斜率有所了解，則可以檢查是否匹配。
Q：Cox-Snell 殘差圖是否不顯示跳動/刪失資料點？
答：Cox-Snell 斜率不是數據點。它們是殘差分佈的非參數估計。 Cox-Snell 殘差圖的目的是檢查某些內容。如果曲線偏離對角線（對數常態擬合但不匹配）。那如果我們擬合Weibell就好多了，所以就用Weibell。
Q：西島和科芬-曼森零斜率模型的構造在結構上看起來很相似（即，低週疲勞中的斜率，高週疲勞中的漸近線）。是否存在功能差異會影響您針對特定資料集選擇一種模型而不是另一種模型的決定？
答：您可以使用 AIC 標準以及您對資料的先驗知識。
Q：JMP 的非線性建模平台可以用來進行與疲勞模型平台相同的分析嗎？
答：可以，但您需要知道起始值才能提供給非線性平台並使用損失函數。
Q：如果我使用非線性，我會使用哪種損失函數？對數似然？
答：是的，將對數似然表示為非線性平台啟動中的損失。
Q：如果您選擇多個型號，JMP 會為您進行比較並幫助您選擇最合適的型號嗎？ （AIC、BIC）
A：是的，你可以比較一下。
參考
