パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータ対数正規分布を使用する場合、DOE > サンプル サイズ > 信頼性 > パラメトリック信頼性分布の「形状パラメーター」が何を意味するのか理解できません。
ヘルプには次のように書かれています:
形状パラメータ
どれも役に立たず、見つけた情報源をすべて調べても混乱は増すばかりです。どなたか、この点について説明していただけないでしょうか？私が説明した以上に詳しい事情があるのですが、背景を説明する前に、偏見のない回答をいただければ幸いです。
以下に、形状パラメータ以外のすべてが入力されたサンプルのストーリー問題を示します。
ACME Pharmaceuticals社は酢酸プレドニゾロン点眼薬を製造しています。研究者らは、有効期間試験の結果、これらの点眼薬の寿命分布は尺度パラメータ0.7の対数正規分布に従うことを明らかにしました。950時間時点での信頼性は98%と推定されます。許容される最小信頼性は、90%の信頼度で95%です。信頼性実証試験において、サンプルサイズ250個、故障1回を許容する試験時間を決定します。
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについてジェドさん、私はこう考えています。X ~ lognormal(mu, sigma) ならば、Y = log(X) ~ normal(mu, sigma) となります。シグマパラメータはスケールパラメータです。つまり、これは関連する正規分布の標準偏差です。これでお分かりいただけましたか？
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについてつまり、指定された 0.7 を形状パラメータとして入力すればよいということですか?
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについてそう思います！
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについてありがとう@Di_Michelson !
お客様がアドインをご利用で、異なる回答をいただいたため、質問させていただきました。JMPのプラットフォームへのデータ入力方法について、私が何か見落としているだけなのかどうか、確信が持てませんでした。アドインのスクリーンショットを以下に示します。
JMP 19と比較:
JMPで「形状/スケール」パラメータを1.43（1/0.7）に変更すると、アドインと同じ結果になります。アドインが間違っていたのは間違いないですね。やれやれ。
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについてJMPの古いバージョンをインストールしてテストできますか？バージョン15では、DOE > 計画診断 > サンプルサイズと検出力 > 信頼性実証がまだ使用されていました。これで、アドインの問題なのか、それとも入力すべき項目の混乱なのかがわかるかもしれません。
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについて実際、この場合の形状パラメータは対数正規分布のスケールパラメータの1/1です。より明確なラベル付けを求めるチケットを開くのが良いかもしれません（19.1で対応できるよう努力します）。デモの信頼性に98%を入力すると、形状パラメータとして1/0.7を使用した場合のテスト時間は、以前のサンプルサイズと検出力プラットフォーム（現在表示されているアドイン）で得られる値と一致します。
パラメトリック信頼性分布における対数正規分布の形状パラメータについて@calkingさん、ご説明ありがとうございます！これらの「不明瞭な点」とその他のアイデアを社内のウィッシュリストとして文書化し、この投稿を参考にさせていただきます。
編集：こちらがウィッシュリスト項目へのリンクです： 信頼性エクスプローラの改善 - JMPユーザーコミュニティ
