JMPが左打ち切りデータセットでのワイブル分析をサポートしてくれると良いのですが。左打ち切りは処理できますが、数学的には確立されているにもかかわらず、左打ち切りにはまだ対応していません。これは信頼性分析において重要な実用上のニーズであり、この機能が追加されればワイブル分析プラットフォームはより優れたものになるでしょう。このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
どのような改善を望みますか?
このアイデアはなぜ重要なのでしょうか?
高度な統計モデリング信頼性分析Re: JMPが左打ち切りデータセットでのワイブル分析をサポートしてくれると良いのですが。JMPは左打ち切りに対応していますが、数学的には確立されているにもかかわらず、左打ち切りにはまだ対応していません。これは信頼性分析において重要な実用上のニーズであり、この機能を追加することでワイブル分析プラットフォームはより優れたものになるでしょう。これは非常に現実的な問題です。製品Aについては、設置済みの全個体群が存在します。9年目に新たな故障モードを発見し、それ以降のデータ収集を開始しました。1年目から9年目の間に発生した可能性のある故障は未知であり、観測されていません。そのため、10年目以降は観測可能な期間存続したユニットのみを対象としているため、データセットは左側が切り捨てられています。
これは左打ち切りとは根本的に異なります。左打ち切りでは、故障が特定の時間より前に発生したことは分かりますが、正確な瞬間は分かりません。つまり、当該機器はデータセットに部分的な情報として含まれたままです。左打ち切りでは、初期の故障はデータセットに全く現れず、分析は打ち切り時点以降の生存を条件としなければなりません。
この故障モードのワイブル分布を正確にモデル化するには、JMP のプラットフォームで左切り捨てをサポートする必要があります。これは、監視が製品寿命の途中で開始される現実世界の信頼性シナリオを反映するためです。
現在、この問題を解決するにはPython、Reliasoft、またはその他のプラットフォームを使用する必要があります。数学は十分に確立されており、JMPで処理できない理由はありません。
Re: JMPが左側打ち切りデータセットでのワイブル分析をサポートしてくれると嬉しいです。JMPは左側打ち切りに対応していますが、数学的には確立されているにもかかわらず、左側打ち切りにはまだ対応していません。これは信頼性分析において重要な実用ニーズであり、この機能を追加することでワイブル分析プラットフォームがより良くなるでしょう。 - ステータスが「承認済み」に変更されましたPriorParakeet11さん、このご提案を投稿していただき、実際のシナリオ例を示していただき、ありがとうございます。今後数か月かけて、信頼性向上のためのサービス内容を見直し、ご提案いただいた改善点を評価していきます。この件は評価リストに追加しました。ありがとうございます！
