Méthode des intervalles de toléranceCher Monsieur/Madame,
Comme nous le savons, il n'y a que deux méthodes disponibles : supposer une distribution normale et non paramétrique à partir du module des intervalles de tolérance. Si j'ai 30 échantillons de données utilisant une distribution Weibull/lognormale ajustée et que la valeur P est > 0,05. Comment utilisons-nous l'intervalle de tolérance pour la distribution Weibull et lognormale ?
Analyse et modélisation de données de baseRé: Méthode des intervalles de toléranceBonjour @SengYew : Si vos données sont log-normales, alors le logarithme naturel des données sera distribué normalement.
1. Si X est vos données, calculez Y=ln(X) : Y a une distribution normale.
2. Obtenez l’intervalle de tolérance normale souhaité pour Y.
3. Transformez en arrière l'intervalle ( exp[TI inférieur], exp[TI supérieur] ) pour ramener l'intervalle de tolérance sur l'échelle X d'origine.
Weibull ? Pas si simple, j'en ai peur :
Voir : Lawless, JF (1975). Construction de limites de tolérance pour la valeur extrême et la distribution de Weibull. Technometrics, 17, 255-261.
Ré: Méthode des intervalles de toléranceSalut @MRB3855 ,
Sur la base de votre réponse ci-dessus, je suppose que la réponse est non - JMP dispose-t-il d'outils intégrés pour la construction d'intervalles de tolérance de Weibull conformément à l'article auquel vous avez fait référence ?
Ré: Méthode des intervalles de toléranceBonjour @scappuccio Vous avez raison, la réponse est non. Cependant, je ne sais pas s'il est prévu d'ajouter cette fonctionnalité à l'avenir.
