Résumé de l'interprétation pour la fonction Régression sur la durée de vie

La régression sur la durée de vie utilise un ou plusieurs prédicteurs pour vous aider à déterminer l'influence des différents facteurs et covariables sur la durée de vie du produit ou de la pièce. La régression sur la durée de vie permet d'utiliser des données tronquées et différentes lois. Vous pouvez également estimer d'autres percentiles en plus du 50e.

La régression sur la durée de vie inclut les résultats suivants :

Un tableau de régression, qui décrit le modèle utilisé pour prévoir la durée de vie du produit.
Des mesures d'adéquation de l'ajustement, qui vous aident à évaluer l'ajustement de divers modèles.
Des tableaux des percentiles et des probabilités de survie, qui vous permettent d'évaluer la fiabilité du produit.
Des diagrammes de probabilité des valeurs résiduelles (normalisées et de Cox-Snell), qui vous aident à déterminer si la loi et l'hypothèse d'égalité de forme/d'échelle conviennent.

Description des données

Des ingénieurs souhaitent évaluer la fiabilité d'un nouveau modèle de carter de compresseur pour des réacteurs d'avion. Pour ce faire, ils utilisent une machine permettant de jeter un seul projectile dans chacun des carters de compresseur. Après l'impact du projectile, les ingénieurs examinent le compresseur toutes les douze heures, pour voir si une défaillance s'est produite.

Les ingénieurs effectuent une régression sur la durée de vie pour évaluer la relation entre le modèle du carter de compresseur, le poids du projectile et les temps de défaillance. Ils souhaitent également estimer la durée au bout de laquelle ils peuvent s'attendre à ce que 1 % et 5 % des réacteurs, respectivement, rencontrent une défaillance. Les ingénieurs utilisent une loi de Weibull pour modéliser les données.

Le modèle inclut Modèle comme un facteur de catégorie et Poids comme un facteur continu.

Données :FiabilitéRéacteur.MWX