Nachdem der Aufkleber-Schock nachgelassen hat oder das Glühen eines guten Dummkopfs in Dumpfheit übergeht, bleibt den Kunden ein Produkt, von dem sie erwarten, dass es ihren Bedürfnissen entspricht. Eine große Anzahl von Produktdesignern und Herstellern, die großartige Produkte liefern, die ihre Kunden lieben, verwenden JMP für die Zuverlässigkeitsanalyse.
JMP 8 integriert neue, wertvolle Zuverlässigkeitsfunktionen, die interaktiv und grafisch sind. Viele basieren auf der Anleitung eines führenden Experten für statistische Methoden für Zuverlässigkeit, Dr. Bill Meeker, Professor für Statistik und angesehener Professor für Geisteswissenschaften und Wissenschaften an der Iowa State University. Meeker hat eine Reihe von Lehrbüchern verfasst, darunter auch Statistische Methoden für Zuverlässigkeitsdaten , die er zusammen mit Luis A. Escobar geschrieben hat.
Wenn Sie sich am 20. März in Cary oder in der Nähe von Cary aufhalten, laden wir Sie ein, Bill Meeker über Zuverlässigkeit zu sprechen.
Was ist neu für die Zuverlässigkeit in JMP? Chris Gotwalt, JMP Software Development Manager und Senior Research Statistician, beschrieb und führte mich durch einige der neuen Funktionen.
Zwei neue Plattformen prognostizieren Ereignisse
Life Distribution und Fit Life By X sind zwei neue Plattformen. Die Benutzer beginnen, indem sie mehrere Time-to-Event-Verteilungen an ihre Daten anpassen. Diagramme der Verteilungen werden mit einem Diagramm der Daten überlagert, die sich alle in demselben Fenster befinden. Anschließend überprüfen und vergleichen die Benutzer die Verteilungen mit wenigen Mausklicks visuell und statistisch, um herauszufinden, welche die Daten gut erklären. JMP macht dies einfach, indem alle Verteilungen in einem Diagramm angezeigt werden.
Nach der Auswahl eines Modells bestimmen JMP-Profiler die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis auftritt. Basierend auf den von den Benutzern festgelegten Kriterien extrahieren die Profiler aus dem Modell relevante interessierende Mengen, wie zum Beispiel die mittlere Zeit bis zum Scheitern oder die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt eingetreten ist.
Die neuen Plattformen sind analog zu den Plattformen "Distribution" und "Fit Y By X" in JMP. Insofern bietet Life Distribution grafische und analytische Werkzeuge zur Untersuchung einer einzelnen Variablen, während Fit Life By X dem Benutzer die Möglichkeit bietet, die Beziehung zwischen einer Antwort und einer Erklärung zu untersuchen Variable. Fit Life By X bietet beschleunigte Lebensdauertests. Beide neuen Plattformen bieten die für Zuverlässigkeitsdaten typische Zensur.
Neuer 'Verteilbagger' empfiehlt eine Verteilung
Für Benutzer, die Hilfe bei der Auswahl der Verteilung wünschen, die am besten zu den Daten passt, passt eine großartige neue interaktive Schnittstelle zu allen Verteilungen hinter den Kulissen. Anschließend wird eine Verteilung vorgeschlagen, indem die Verteilung mit dem besten AICc-Score ermittelt wird.
Hier ist ein Beispiel
Mit den in den JMP-Beispieldaten gefundenen fan.jmp-Daten haben wir mithilfe von Life Distribution ein Modell erstellt, für das wir vier verschiedene Verteilungen auf einer lognormalen Skala verglichen haben, indem Sie einfach die Kontrollkästchen neben den Verteilungstypen aktivieren und ein Optionsfeld für die Wahrscheinlichkeitsskala auswählen Art.
JMP zeigte eine Grafik an, die die Daten linearisierte. Der Graph ist analog zu einer Wahrscheinlichkeitsausgabe. JMP zeigte auch die AICc-Werte und -Profiler für jede Verteilung an.
An diesem Punkt haben wir uns Diagramme und AICc-Werte angesehen, um festzustellen, welche Verteilung die Daten am besten erklärt. In diesem Fall sah Lognormal am besten aus.
Wir haben jedoch nicht dort aufgehört. Wir haben die Option Fit All Distributions verwendet, die sich unter dem roten Dreieck-Menü befindet alles die Distributionen automatisch. JMP hat die Schwellenwertlogistik als die am besten geeignete Verteilung identifiziert, da sie den niedrigsten AICc-Wert hatte.
16 interaktive Verteilungen in allen
Die JMP 8 Life Distribution-Plattform umfasst 14 neue Distributionen sowie zwei Distributionen, die zuvor an anderer Stelle in JMP verfügbar waren und jetzt im Kontext der Überlebenssicherheit verfügbar sind. Die neuen Distributionen sind:
• Frechet
• Logistische Logistik
• Kleinster extremer Wert
• Größter extremer Wert
• Logistik
• Schwellenwert Frechet
• Schwellenwert Lognormal
• Schwellenwertlogistik
• Null aufgeblähter Weibull
• Kein aufgeblasenes Frechet
• Kein aufgeblasenes Lognormal
• Null aufgeblasene Logistik
• Generalized Gamma
• Protokollieren Sie das generalisierte Gamma
Die beiden Distributionen, die früher an anderer Stelle in JMP verfügbar waren, jetzt jedoch im Kontext der Überlebenssicherheit verfügbar sind, sind
• Schwelle Weibull
• Normal
Willst du es selbst sehen? A anzeigen Video, das weitere Beispiele enthält .
