수명 데이터 회귀 분석 개요

하나 이상의 예측 변수가 제품의 수명에 영향을 미치는지 여부를 확인하려면 수명 데이터 회귀 분석을 사용합니다.

이 분석에서는 예측 변수의 값을 기반으로 기대 수명을 추정하는 모형을 결정합니다. 반응 변수의 변화를 설명하는 설명 변수를 사용하면 모형에서 일부 품목이 빨리 고장나고 다른 품목은 오랫동안 생존하는 이유를 쉽게 확인할 수 있습니다. 모형 예측을 사용하여 제품 또는 시스템의 신뢰도를 추정할 수 있습니다.

수명 데이터 회귀 분석 모형에는 요인(제조업체, 설계 또는 위치와 같은 범주형 변수), 공변량(온도, 전압 또는 압력과 같은 계량형 변수)뿐만 아니라 이러한 항 간의 교호작용도 포함할 수 있습니다.

다른 회귀 분석과 달리 수명 데이터 회귀 분석에서는 관측 중단 데이터를 사용할 수 있으며 여러 분포를 사용하여 데이터를 모형화합니다. 이 분석을 사용하여 50번째 백분위수 외에 다른 백분위수를 추정할 수도 있습니다.

이 분석의 위치

수명 데이터 회귀 분석을 수행하려면 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 수명 데이터 회귀 분석을 선택하십시오.

대체 분석 사용 시기

반응 데이터가 수명의 계량형 측정값(또는 다른 단위) 대신 (두 가지 결과만 가능한) 이항 데이터인 경우 프로빗 분석을 사용합니다.

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