回帰表 - 加速寿命試験の推定された回帰式

この表は、故障時間に最適適合するモデルを推定しています。加速寿命試験モデルは、次の形式を取ります。

予測 = 切片 + 係数（予測変数） + 尺度（分位点関数）または

Y_p = β₀ + β₁（x）+ σΦ^-1（p）

上の式で、

予測（Y_p）: 対数故障時間（ワイブル、指数、対数正規、および対数ロジスティック）および極値、正規、ロジスティックの分布の故障時間。
切片（β₀）: 変換済み加速変数と分位点関数の百分位数がゼロである場合の、対数故障時間あるいは故障時間（分布に応じて異なる）。
係数（β₁）: Xに関連付けられた回帰係数。
予測変数（x）: 変換済み加速変数。
スケール（σ）:スケールパラメータ。ワイブル分布について言えば、スケール = 1.0/形状。
分位点関数（Φ^-1（p））: 標準化寿命分布のp番目の分位点。

モデルの仮定（分布、等形状（ワイブル分布や指数分布）または等スケール（その他の分布）、および変換）がデータに対し適切であることを検証します。モデルの仮説を検証するには、確率プロットを使います。これらの診断プロットは、加速水準温度でのモデルの適性を評価するためのものです。ただし、そのモデルが設計温度に対し適切であることを検証するにはあくまでも工学的知識が必要です。

設計条件での故障時間の予測は不確実性が高いため、実際のデータ情報が追加入手できる場合はそのデータでモデルを定期的に評価してください。

出力例

回帰表

					95.0%正規信頼区間
予測変数	係数	標準誤差	z値	p値	下限	上限
切片	-17.0990	4.13633	-4.13	0.000	-25.2061	-8.99195
温度	0.755405	0.157076	4.81	0.000	0.447542	1.06327
形状	0.996225	0.136187			0.762071	1.30232

解釈

電子装置データについて言えば、この表は、Arrhenius変換を伴うワイブル分布を仮定した最適適合モデルの推定値を示しています。推定モデルは、次のようになります。

対数（Y_p） = −17.0990 + 0.755405 x + (1.0/0.996225) * Φ^-1（p）

上の式で、

Y_p: 電子装置の故障時間
X: [11604.83/（温度 + 273.16）]（Arrhenius変換）
Φ^-1（p）: 分位点関数（詳細については、式を求める方法と計算式で「分位点関数」をクリックしてください。）