寿命データでの回帰分析の解釈要約

寿命データを伴う回帰分析では1つ以上の予測変数を伴う回帰が行われ、異なる因子および共変量が製品または部品の耐用期間にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。寿命データでの回帰分析では、打ち切り処理されたデータおよび異なる分布を使用できます。第50百分位数以外の百分位数の推定も可能です。

寿命データでの回帰分析には次の結果が含まれます。
  • 回帰表。製品の寿命を予測するモデルを表します。
  • 適合度の測度。異なるモデルの適合性を評価するのに役立ちます。
  • 百分位数表と生存確率表。製品の信頼性を評価するのに役立ちます。
  • 残差(標準化およびCox-Snell)の確率プロット。分布と等形状/等尺度の仮説が適切であるかどうかを評価するのに役立ちます。

データの説明

エンジニアは、再設計されたジェットエンジンのコンプレッサーケースの信頼性を評価したいと思っています。設計をテストするために、各コンプレッサーケースに飛翔体を1体投げ込みます。飛翔体を衝突させた後、コンプレッサーを12時間おきにチェックして故障の有無を確認します。

ここでは、生命データでの回帰分析を使ってケースの設計、飛翔体の重量、故障時間の関係を評価します。また、1%と5%のエンジン故障が予想される故障時間も推定します。データのモデル化には、ワイブル分布を使用します。

モデルにはカテゴリ因子としてのデザインと、連続因子としての重量が含まれます。

データ: ジェットエンジン信頼性.MTW

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