Ho tre campioni di dati come quelli sottostanti e voglio prevedere il tempo di ciascun campione tramite il modello Weibull quando la ritenzione è inferiore al 70%.
tempo di ritenzione del campione
1 1 100%
2 1 99,8%
....
298 1 81,9%
299 1 81%
300 1 80%
Consiglio di iniziare con la piattaforma Degradation: Degradazione
Modifica: Nello specifico, questa si chiama Previsione Inversa .
Grazie per la risposta. Non esiste alcuna previsione Weibull in Degradazione e vorrei impostare un intervallo per prevedere, ad esempio, 250-300 ore di dati per prevedere le ore successive.
Grazie per la risposta. Non ho trovato un'analisi di base in Metodi di affidabilità e sopravvivenza. Potresti inviarmi uno screenshot?
-Jarmo
Grazie per il chiarimento.
Per impostare un intervallo, consiglio di utilizzare un Filtro Dati Locale. Questo ti permetterà di utilizzare solo i dati da 250 a 300 ore. Quasi tutte le piattaforme JMP, inclusa Degradation, si aggiornano in tempo reale man mano che modifichi il filtro. Ci sono alcuni punti in cui puoi cliccare per trovare il Filtro Dati Locale, ma se non riesci a trovarlo, è sempre nel menu del Triangolo Rosso.
Per quanto riguarda il modello di Weibull, potresti chiarire meglio a cosa ti serve esattamente? I tuoi dati hanno la forma "Ritenzione vs Tempo". La piattaforma di Degradazione ti permetterà di adattare l'andamento di Ritenzione vs Tempo, in modo da poter estrapolare un tempo di guasto per ogni campione. (Se non riesci a ottenere un buon adattamento con la Degradazione, magari perché il tuo percorso di degradazione non è lineare, prova la Degradazione a Misure Ripetute ).
Una volta ottenuto il TTF per ciascun campione, il passo successivo nell'analisi potrebbe essere quello di effettuare una distribuzione della vita , in cui troverai la distribuzione di Weibull e altre distribuzioni comunemente utilizzate.
Il modello di Weibull è rilevante anche per l'analisi di sopravvivenza, che non credo si applichi direttamente al formato dei dati da te fornito, ma potrebbe essere interessante anche per il contesto (vedi: Grafici e adattamenti esponenziali, di Weibull e lognormali ).
JMP offre diverse piattaforme per l'analisi del ciclo di vita, del tempo al guasto, del degrado e di altri argomenti correlati ma diversi. Questo articolo fornisce alcune spiegazioni sui diversi termini utilizzati da JMP per queste tipologie di dati: Metodi di affidabilità e sopravvivenza.
Grazie per la risposta. Cercherò di risponderti.
