寿命データでの回帰分析の概要

寿命データでの回帰分析を使用して、1つ以上の予測変数が製品の故障時間に影響しているかどうかを決定できます。

この分析で、予測変数の値に基づいて品目の予測故障時間を推定するモデルを決定します。説明変数を使用して応答変数の変更を説明することで、いくつかの品目がすぐに故障して他が長い時間正常に機能する理由をモデルから判断できます。モデル予測を使用すると、製品やシステムの信頼性を推定できます。

寿命データの回帰分析のモデルには、因子(メーカー、デザイン、または場所などのカテゴリ変数)、共変量(温度、電圧、または圧力などの連続変数)、およびこれらの交互作用を含められます。

その他の回帰分析とは異なり、寿命データの回帰分析では打ち切りデータが受け入れられ、データのモデル化に異なる分布を使用します。この分析を使用して50番目の百分位数以外の百分位数を推定することもできます。

この分析の場所

寿命データの回帰分析を実行するには、統計 > 信頼性/生存時間 > 寿命データの回帰分析を選択します。

他の分析を使用する場合

応答データが故障時間(または他の単位)の連続測定ではなく、2値(考えられる結果が2つだけ)である場合、プロビット分析を使用します。

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