Crow-AMSAA 신뢰 구간 - 델타 방법안녕하세요,
저는 JMP 16.2.0을 사용하여 신뢰성 증가를 계산하고 Crow AMSAA 모델의 프로파일러 신뢰 구간 뒤에 있는 수학을 이해하려고 노력하고 있습니다. 도움말 문서에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. " 델타 방법은 이 표현식에 적용되어 분산 추정치를 얻습니다. 이 추정치는 95% Wald 기반 신뢰 구간을 구성하는 데 사용됩니다. 그런 다음 결과 신뢰 한계는 지수 함수를 사용하여 다음과 같이 변환됩니다. 시간 t 에서 추정된 누적 사건 수에 대한 신뢰한계를 제공합니다 . 제가 따라할 수 있는 델타 방법을 활용한 예를 찾지 못했습니다. 이러한 계산에 사용되는 공식/수학을 JMP에서 볼 수 있는 방법이 있습니까?
감사합니다!
-남자
신뢰성 분석답변: Crow-AMSAA 신뢰 구간 - 델타 방법이 정보를 제공해 주셔서 감사합니다. 하지만 여전히 길을 잃었다는 점을 인정합니다. h(.)에 적용된 델타 방법의 결과 공식이 무엇을 제공해야 하는지 잘 모르겠습니다. 저는 수많은 시간 입력에 대한 신뢰 구간을 동시에 다시 생성하려고 합니다. 따라서 매개변수와 관심 있는 시간을 테이블에 입력하고 이러한 신뢰 대역을 생성하는 JMP 공식을 갖고 싶습니다.
답변: Crow-AMSAA 신뢰 구간 - 델타 방법델타 방법의 공식/수학은 여기에서 찾을 수 있습니다: https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_method
g(.) 함수의 결과가 대략 정규값이면 이 방법을 잘 적용할 수 있습니다.
현재 사용 중인 g(.) 함수의 경우 위의 내용이 사실이 아닐 수도 있습니다. 때때로 g(.) 함수에 대한 변환이 필요합니다(예: h(.)).
그러한 상황에서는 먼저 h(g(.))에 델타 방법을 적용한 다음 h(.)의 역함수를 사용하여 원하는 g(.) 결과를 얻습니다.
즉, h(g(.))에 대한 델타 방법을 사용하여 h(g(.))의 간격을 얻은 다음 h^(-1)(h_Low) 및 h^(-1)을 사용합니다. (h_High)를 사용하여 g(.)의 간격을 구합니다. 여기서 h^(-1)은 h(.)의 역수입니다.
위의 JMP 문서에서 로그 함수는 h(.)입니다.
답변: Crow-AMSAA 신뢰 구간 - 델타 방법현재 JMP는 사용자가 결과를 직접 재현할 수 있는 공식을 JSL로 생성하지 않습니다.
수학적 세부 사항은 통계 분석 서적에서 확인할 수 있습니다. 내 참조는 신뢰성 데이터에 대한 통계적 방법 입니다. 해당 책의 섹션 C.7.4 및 C.7.7이 필요한 것입니다.
그러나 필요한 결과는 보고서, 특히 보고서의 프로파일러에서 확인할 수 있습니다. 이 스크린샷을 참조하세요:
귀하의 설명에 따르면 원하는 신뢰 구간이 나열된 테이블을 얻고 싶은 것 같습니다. 프로파일러의 "설정 기억" 기능을 살펴보는 것이 좋습니다: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/prediction-profiler-options.shtml
다음은 세 가지 다른 시점에서 신뢰 구간을 기록하는 기억된 설정의 스크린샷입니다.
