Distribuzione della vita: il grafico del tasso di guasto/probabilità non corrisponde alla tabellaCiao,
Sono nuovo nel diagramma di distribuzione della vita JMP.
Penso che sia una questione di comprensione di base.
Di seguito è riportata la tabella di prova che ho realizzato.
Secondo la descrizione: https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/event-plot.shtml#ww1386833
Penso che significhi che ci siano in totale 100 campioni.
Ed esattamente a 4 letture: 50, 100, 150 e 200, si sono verificati 25 nuovi guasti.
Quindi il tasso di fallimento che mi aspettavo sarà:
50, 25%
100, 50%,
150, 75%
200,100%.
Quindi avvio la distribuzione della vita con le impostazioni seguenti:
Tuttavia, i punti nel grafico di Weibull sono molto diversi dal tasso di fallimento che mi aspettavo.
Ad esempio, il primo punto di lettura al tempo 50 ha un tasso di errore pari a circa il 13%.
Non capisco perché.
Potresti aiutarmi con questo?
Grazie mille per il tuo aiuto!
Sto usando JMP17
Analisi di affidabilitàRe: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaPer N elevato la percentuale stimata è
rank/ ( N + 1)
Per N=4 otterresti 0,2, 0,4, 0,6 e 0,8.
(invece di 0,25, 0,5, 0,75, 1 che ti aspettavi)
Per N piccolo la percentuale stimata viene "corretta". Esistono diversi approcci per la correzione.
Ho trovato una panoramica su Wikipedia, proverò a cercarla...
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaÈ un po' sorprendente che "N" sia solo 4: a causa delle 4 righe?
E non 100, perché Freq = 25+25+25+25.
Quindi, gli utenti non dovrebbero essere pigri e utilizzare più righe invece di aggregare i risultati tramite Freq : )
lo stesso input, utilizzando 100 righe:
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaCiao Hogi,
Grazie per la risposta.
Penso che tu intendessi che la probabilità è una stima e non un valore misurato, quindi non sarà la stessa del tasso di fallimento effettivo nel test.
È corretto?
In tal caso, mi chiedo se esista un documento che ne spieghi i pensieri e la matematica alla base. Ho provato il documento JMP ma non ho avuto fortuna.
E se volessi tracciare il grafico del mio tasso di fallimento effettivo, esiste un modo per farlo in JMP?
Grazie.
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaMi dispiace, la mia prima ipotesi era sbagliata.
Ho appena controllato i valori di probabilità nella Distribuzione della vita per le tabelle con un numero diverso di righe. *)
Sembra che la distribuzione della vita utilizzi le posizioni del grafico Noce (punto medio), indipendentemente dal numero di punti dati:
prob = (rank - 0.5) / N
ovvero " Weibull " è ciò che si ottiene quando si fa clic con il tasto destro del mouse sul menu "nuova colonna formula" nella tabella dati:
Ecco una panoramica delle diverse posizioni di tracciamento disponibili in MatPlotLib (tramite l'argomento "postype")
da: https://matplotlib.org/mpl-probscale/tutorial/closer_look_at_plot_pos.html
seg = current report () ["Compare Distributions",FrameBox(1)] << find seg (Marker Seg( 1 ));
data= seg <<GET y="" values=""></GET>
<P>*) ottenere le posizioni Y da un Marker Seg</P>Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaGrazie Hogi.
Ci vedrò dentro.
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabella
@Doraemon214 ha scritto: Penso che tu intendessi che la probabilità è una stima e non un valore misurato, quindi non sarà la stessa del tasso di fallimento effettivo nel test.
Quindi, possiamo prendere i valori di misurazione dei campioni misurati e indovinare/stimare il tasso di fallimento effettivo dell'intera popolazione. Ci sono solo letture a 50, 100, 150 e 200 che aggiungono un altro errore.
Utilizzo la piattaforma Life Distribution per adattare le distribuzioni, principalmente le distribuzioni normali. A volte: ottenere un'impressione visiva della deviazione dalle distribuzioni normali, come un grafico QQ con una linea di adattamento e intervalli di confidenza gradevoli.
Inoltre:
a) poche possibilità di ottenere 2 campioni con lo stesso valore
b) per quanto riguarda l'adattamento della curva, sembra in qualche modo "giusto" posizionare la curva di adattamento al centro dei punti
Ma quando pensi...
soprattutto per quanto riguarda la durata della vita - e i tassi di "sopravvivenza" - è davvero sorprendente che
"25 unità su 100 falliscono a 50 (o prima)" viene implicitamente convertito in
"la probabilità cumulativa fino al valore 50 è del 12,5%".
e con
sembra ancora più sorprendente:
se 25 delle 100 unità falliscono a 50, la "probabilità" di sopravvivenza a 50 è vicina al 90%:
Ci sono ancora molte domande aperte...
Ho chiesto al supporto JMP: TS-00196267
Spero che ci sia un white paper che ci fornisca i dettagli : )
Nota bene:
secondo il grafico di distribuzione della vita i punti dovrebbero essere impostati di default su stime di Kaplan-Meier o Turnbull con l'opzione di selezionare i punti medi
tra JMP16 e JMP17 si è verificato un cambiamento nel modo in cui Life distribution calcola le probabilità.
Forse c'è una documentazione{motivazione che può aggiungere ulteriori approfondimenti...
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaIl tuo set di dati è impostato con tempi di errore esatti. In sostanza, dice che il 25% della popolazione fallisce esattamente a t=50. Forse è corretto, ma nella mia esperienza una descrizione più accurata è che il 25% della popolazione fallisce in un momento compreso tra t=0 e t=50. Per rappresentarlo in JMP, devi usare la censura di intervallo. Se modifico la tua tabella originale in modo che Ora di inizio = [0, 50, 100, 150] e Ora di fine rimanga la stessa [50, 100, 150, 200], allora penso che il Weibull di Life Distribution corrisponda alle tue aspettative:
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaMi ha aiutato a considerare valori di frequenza non uguali, ad esempio dati raggruppati come
Quando si pensa a una distribuzione (ad esempio normale) con peso massimo a 50 -> midplint.
e quando pensi a "100 su 111 voci hanno fallito con un punteggio pari o inferiore a 50" -> Kaplan Meier.
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaGrazie TomH.
Penso che tu abbia ragione. Devo modificare il modo in cui i miei dati sono formattati in modo che JMP possa elaborarli come previsto.
Mi chiedo se sia statisticamente scorretto effettuare l'adattamento di Weibull nel modo in cui l'ho capito.
Dalla risposta di Hogi, penso che sia vero.
Sembra che i dati misurati non siano una rappresentazione diretta della vera funzione di distribuzione cumulativa, ma una trasformazione matematica.
È per questo che JMP non consente l'adattamento di Weibul e il grafico di probabilità utilizzando la stima di Kaplan-Meier?
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaCiò che mi confonde davvero è che JMP ha fornito la funzionalità di censura sinistra-destra per indicare quando si sono verificati gli errori.
Quindi, se questo non è un test monitorato in situ, sono d'accordo con te che non possiamo dire esattamente che a t=50h, ci sono il 25% di guasti avvenuti contemporaneamente, ma invece possiamo dire solo il 25% della popolazione fallisce tra t=0 e t=50. Quindi il modo in cui JMP gestisce il calcolo della probabilità e l'adattamento di Weibull ha senso.
Ma ora ho monitorato i test in loco e so esattamente quando si è verificato ogni singolo guasto.
Ma JMP ha comunque interpretato i dati come se non avessi la capacità di monitoraggio in loco, effettuando delle stime per correggere il tasso di guasto.
Non capisco davvero il ragionamento dietro tutto questo.
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di fallimento/probabilità non corrisponde alla tabellaQuesto documento pdf di Discovery 2017 fornisce una buona panoramica su come analizzare vari tipi di censura in JMP e le stime di massima verosimiglianza (MLE) ad essi associate. L'unica cosa che omette sono i dati esatti, ma hai già visto come inserirli con il tuo esempio originale (ora di inizio = ora di fine). Come dimostrato nel documento, JMP ti consente di inserire tipi di censura misti nella tua tabella dati. Le MLE vengono calcolate in modo diverso per ogni tipo, quindi sì, è sicuramente importante e dovresti sempre sforzarti di avere dati onesti e rappresentativi (inclusa la censura) per ottenere gli adattamenti più significativi.
Re: Distribuzione della vita: il grafico del tasso di guasto/probabilità non corrisponde alla tabellaalcuni dettagli sul calcolo della probabilità in Life Distribution | diverse versioni:
Intervallo di distribuzione della vita, confronto delle distribuzioni, grafico di censura
