JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいですか?以下のような 3 つのサンプル データがあり、保持率が 70% を下回る場合に、ワイブル モデルを使用して各サンプルの時間を予測したいと考えています。
時間サンプル保持
1 1 100%
2 1 99.8%
....
298 1 81.9%
299 1 81%
300 1 80%
信頼性分析Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?何を試しましたか？ 信頼性と生存分析法（https://www.jmp.com/support/help/）の基本分析＞分布＞連続変数のオプション＞分布の当てはめ
Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?Degradationプラットフォームから始めることをお勧めします: 劣化
編集: 具体的には、これは逆予測と呼ばれます。
Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?ご返信ありがとうございます。 劣化にはワイブル予測がありません。たとえば、250〜300時間のデータを予測範囲に設定して、次の時間を予測したいと考えています。
Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?ご返信ありがとうございます。 信頼性と生存分析法で基本的な分析を見つけることができませんでした。スクリーンショットを送っていただけますか？
-ジャルモ
Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?ご説明ありがとうございます。
範囲を設定するには、ローカルデータフィルターの使用をお勧めします。これにより、250～300時間のデータのみを使用できます。劣化解析を含むほぼすべてのJMPプラットフォームでは、フィルターを変更するとリアルタイムで更新されます。ローカルデータフィルターはクリックして見つけられる場所がいくつかありますが、見つからない場合は赤い三角のメニュー内にあります。
ワイブルモデルについてですが、具体的にどのような用途で使用したいのか、もう少し詳しく説明していただけますか？データは「保持時間 vs 時間」という形式になっています。劣化解析プラットフォームでは、保持時間 vs 時間の傾向をフィッティングして、各サンプルの故障までの時間を外挿できます。（劣化解析で良好なフィッティングが得られない場合、劣化経路が非線形である可能性がありますので、 反復測定劣化解析をお試しください。）
各サンプルの TTF を取得したら、分析の次のステップとして、 寿命分布を実行します。ここでは、ワイブル分布やその他の一般的に使用される分布が見つかります。
ワイブル モデルは生存分析にも関連しますが、これは提供されたデータ形式に直接適用されるとは思いませんが、コンテキストとしても興味深いかもしれません ( 「指数、ワイブル、および対数正規プロットとフィッティング」を参照)。
JMPには、寿命、故障までの時間、劣化、その他関連しつつも異なるトピックを分析するための様々なプラットフォームがあります。この記事では、JMPがこれらのデータの種類に使用する様々な用語について説明します。 信頼性法と生存時間法
Re: JMP を使用して時間を予測するにはどうすればよいでしょうか?ご返信ありがとうございます。返信できるよう努力します。
