寿命データでの回帰分析のデータを入力する

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データを入力する

使用するデータに最も当てはまるオプションを選択します。

応答は打ち切られていない/右打ち切りデータ

正確な故障時間、右打ち切り観測値(故障発生よりも前の時間のみ把握している)、または両方を把握している場合、次の手順を完了します。打ち切りデータの詳細については、打ち切りデータを参照してください。

  1. 変数/開始変数に、故障時間または右打ち切り時間を含む列を入力します。 最大10列(10個の異なるサンプル)を入力できます。
  2. 各変数の度数データがある場合、度数列 (オプション)に、各故障時間または打ち切り時間に対するユニット数を示す列を入力します。
このワークシートでは、時間列に故障時間が入力されます。打ち切り列の内容は、打ち切り指標です。Fは実際の故障時間を示し、Cは検定から削除された、つまり打ち切られたユニットを示します。温度列には、予測変数の値が入力されます。
C1 C2 C3
時間 打ち切り 温度
53 F 125
60 F 125
53 F 125
99 C 125
51 F 150
40 F 150

応答は打ち切られていない/任意打ち切りデータ

データに左打ち切り観測値(故障発生よりも後の時間のみ把握している)、区間打ち切り観測値(故障が発生している時間区間のみ把握している)が含まれる場合や、正確な故障時間、右打ち切り、左打ち切り、および区間打ち切りなどが混在する打ち切り方法で構成されている場合、次の手順を完了します。打ち切りデータの詳細については、打ち切りデータを参照してください。

  1. 変数/開始変数に、開始時間を含む列を入力します。 最大10列(10個の異なるサンプル)を入力できます。列内の開始時間は、データがどのように打ち切られたかに影響されます。
    観測値 開始列の値
    正確な故障時間 故障時間
    右打ち切り 故障発生よりも前の時間
    左打ち切り *(欠損値記号)
    区間打ち切り 故障が発生した区間の開始時間
  2. 終了変数に、終了時間を含む列を入力します。 最大10列(10個の異なるサンプル)を入力できます。列内の終了時間は、データがどのように打ち切られたかに影響されます。
    観測値 終了列の値
    正確な故障時間 故障時間
    右打ち切り *(欠損値記号)
    左打ち切り 故障発生よりも後の時間
    区間打ち切り 故障が発生した区間の終了時間
  3. 各変数の度数データがある場合、度数列 (オプション)に、各故障時間または打ち切り時間に対するユニット数を示す列を入力します。
このワークシートでは、開始列に開始時間、終了列に終了時間が入力されます。温度列には、予測変数の値が入力されます。度数列(オプション)には、各区間内のユニット数が示されます。たとえば、125°の温度では、20ユニットは、10,000時間で左打ち切りされています。2ユニットの正確な故障時間は、30,000時間です。26ユニットは、30,000~40,000時間で区間打ち切りされています。190ユニットは、50,000時間で右打ち切りされています。

C1 C2 C3 C5
開始 終了 度数 温度
* 10000 20 125
10000 20000 10 125
20000 30000 10 125
30000 30000 2 125
30000 40000 26 125
40000 50000 42 125
50000 * 190 125
* 10000 22 150
10000 20000 14 150
20000 30000 15 150
30000 40000 33 150
40000 50000 55 150
50000 * 161 150

モデル項

モデル
製品の故障時間においての変更の説明や予測を行える項を入力します。モデルには、カテゴリ因子と共変量を含めることができます。因子と共変量には交差または枝分かれを使用できます。モデルを指定する詳細については寿命データの回帰分析におけるモデル項の指定を参照してください。
重要

Minitabでは、変数を因子として指定しない限り、モデル内のすべての変数が共変量とみなされます。このため、いくつかの予測変数が因子の場合、因子 (オプション)に入力し直す必要があります。

因子 (オプション)
モデル内のいくつかの変数が因子の場合、ここで入力する必要があります。モデル内の各因子の列に入力します。因子は、応答内の変更に関する説明や予測が可能なグループ分類を含みます 因子、交差因子、枝分かれ因子とは

Minitabの寿命データモデルはフルランクで階層型である必要があります。詳細については寿命データの回帰分析モデルに対する制約を参照してください。

仮定する分布

データをモデル化する分布を選択します。工程の知識での判断に基づくか、モデルの適合度を評価する確率プロットを使用します。詳細については信頼性分析における分布の適合を参照してください。

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