안녕,
트럭 화물에서 유출 빈도를 기록한 데이터 세트가 있습니다. 2년 동안 화물, 날짜, 시간, 화물에 실린 병의 수, 운전자, 날씨, 해질녘/새벽 등을 기록했습니다. 유출이 발생할 가능성이 가장 높은 시기에 대한 위험 요소를 파악하고 싶습니다. 그러나 이러한 유출은 매우 드물게 발생하기 때문에 대부분의 데이터가 0입니다. 예를 들어, 29,000행의 데이터가 있으며 이 중 약 28,000개 화물에는 유출과 관련된 것이 없습니다. 화물당 평균 유출량과 백만 병당 평균 유출량을 계산했습니다. 그러나 0값이 너무 많아서 ANOVA를 수행해야 할지 여부를 알기 어렵습니다. 사용할 수 있는 가장 좋은 모델링/테스트 유형이 무엇인지 조언해 주시겠습니까? 특정 위험 요소가 유출이 발생할 경우 유출 횟수와 관련이 있는지 확인하고 싶습니다.
감사해요,
애비
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 드문 사건과의 인과 관계를 어떻게 도출할 것인가에 대한 질문은 매우 어렵습니다. 유출 빈도라는 반응 변수는 그다지 효율적인 반응 변수가 아닙니다. 또한 인과 관계를 이해하는 측면에서도 판별력이 떨어집니다. 이는 여러 가지 가능한 고장 모드/메커니즘의 집합체입니다.
실험 설계로는 이러한 현상을 조사하기 어렵습니다. (트럭 유출을 유발할 가능성은 있지만, 현재 유출의 원인은 아닐 수 있습니다.) 저는 방향성 표본 추출(변동 및 안정성 연구의 구성 요소)을 통해 과정을 있는 그대로 연구하는 것을 선호합니다. 데밍이 정의한 특수 원인 사건인지 의문이 제기됩니다. 만약 그렇다면, 데밍은 시간과 노력을 들여 사건을 예측하는 대신(공통 원인 행동) 사건에 대해 구체적이고 지역적으로 대응하라고 조언합니다. 이러한 사건들이 실제로 고차 효과(예: 4차 이상 상호작용 효과)인지는 의문입니다. 여러 요인이 결합되어 사건을 발생시키는 경우입니다.
기존 데이터 세트에 대해 얼마나 확신하시나요? 기록되지 않은 유출(아마도 규모가 작거나 수정된 것일 수도 있음)이 있나요? 어떤 종류의 유출인지는 모르겠지만, 설명에서 알 수 있듯이 일종의 병입니다. 병이 떨어져도 깨지지 않는다면 유출인가요? 유출 규모는 중요한가요?
할 수 있는 일은 다음과 같습니다.
1. 먼저 이러한 사건의 원인과 그 이유에 대한 가설을 세우세요. 예를 들어, 트럭의 적재량이 고르지 않아 불안정해지면 유출 사고가 발생합니다. 기존 데이터 세트를 기반으로 산점도나 상관관계를 분석할 수도 있지만, 이는 향후 데이터를 활용하여 조사해야 할 가설을 개발하도록 유도하기 위한 것일 뿐입니다.
2. 모든 요인을 빠짐없이 나열하세요. 프로세스 매핑과 FMEA(소비재해분석 )가 도움이 되는 경우가 많습니다. 트럭에 짐을 싣고, 옮기고, 내리는 과정을 실제로 관찰하세요. 현재 데이터 세트에는 모든 x에 대한 정보가 포함되어 있지 않을 가능성이 높습니다.
3. 고장에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있는 현상과 상관관계가 있는 다른 반응 변수 (예: 유출 가능성을 높일 수 있는 상황의 수, 유출 위치, 트럭에서 유출 방향)가 있습니까? 또는 예를 들어, 트럭에 적재된 화물의 무게 균형 효과에 대한 가설을 세울 수 있습니다. 트럭 내부 및 화물 간 무게 분포를 측정할 수도 있습니다. 또는 도로 상황이 원인일 수 있다고 생각되면 트럭에 가속도계를 추가할 수 있습니다. 또는 속도계 등을 추가할 수도 있습니다.
4. 유출 가능성을 높일 것으로 추정되는 조건(예: 변화하는 도로 상황을 흡수하는 서스펜션)에 대해 트럭을 견고하게 설계하십시오. 이는 작업 과정에서 발생하는 소음을 연구에 포함하는 한 실험을 통해 수행할 수 있습니다. 다시 한번, 필요한 자원을 평가하고 공동 원인 조치가 실제로 비용 효율적인지 판단해야 합니다. 드문 사건에 대해서도 견고해야 합니까?
@스탯맨 이 추천하는 것(저도 지지하는 것)에 조금 다른 관점을 추가하자면, JMP Fit Model 플랫폼에서 적합한 성격으로 제로 인플레이션 포아송 회귀를 시도해 볼 수도 있을 겁니다.
