Überlegungen zu Daten für Verteilungsidentifikation (beliebige Zensierung)

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Bei den erfassten Daten handelt es sich im Allgemeinen um Ausfallzeiten
Sie können beispielsweise Ausfallzeiten für Einheiten erfassen, die bei einer bestimmten Temperatur getestet werden. Sie können auch Stichproben von Ausfallzeiten bei verschiedenen Temperaturen oder unter unterschiedlichen Kombinationen von Stressvariablen erfassen. Die Daten können die Nutzung von Produkten auch in nicht zeitbezogenen Einheiten angeben; ein Beispiel ist die Laufleistung eines Reifens bis zum Ausfall.
Ihre Daten müssen beliebig zensiert sein
Um als beliebig zensiert zu gelten, müssen die Daten entweder linkszensierte Beobachtungen (hier ist nur der Zeitpunkt bekannt, vor welchem der Ausfall aufgetreten ist) oder intervallzensierte Beobachtungen (es sind nur die Zeitpunkte bekannt, zwischen denen der Ausfall aufgetreten ist) enthalten. Die Daten können auch ein variables Zensierungsschema aufweisen, das genaue Ausfallzeiten, Rechtszensierung, Linkszensierung und Intervallzensierung umfasst. Wenn Ihre Daten jedoch nur genaue Ausfallzeiten und/oder rechtszensierte Beobachtungen (Ihnen ist nur der Zeitpunkt bekannt, nach dem der Ausfall aufgetreten ist) enthalten, verwenden Sie Verteilungsidentifikation (Rechtszensierung). Weitere Informationen zu zensierten Daten finden Sie unter Zensieren von Daten.
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