회귀 분석 표 - 가속 수명 검사에 대한 추정 회귀 방정식

표는 수명에 가장 적합한 모형을 추정한 것입니다. 가속 수명 검사 모형의 형태는 다음과 같습니다.

예측 = 절편 + 계수(예측 변수) + 척도 (분위수 함수) 또는

Y_p = β₀ + β₁(x) + σΦ^-1(p)

설명:

예측(Y_p): 로그 수명(Weibull, 지수, 로그 정규 및 로그 로지스틱 분포)이나 수명(정규, 극단값 및 로지스틱 분포)
절편(β₀): 변환된 가속 변수와 사분위수 함수의 백분위수가 0일 때 분포에 따라 결정되는 수명 또는 로그 수명
계수(β₁): x와 연관된 회귀 계수
예측 변수(x): 변환된 가속 변수
척도(σ): 척도 모수. Weibull 분포의 경우 척도 모수 = 1.0/형상 모수입니다.
사분위수 함수(Φ^-1(p)): 표준화된 수명 분포의 p번째 사분위수.

분포, 동일한 형상(Weibull 분포 및 지수 분포의 경우), 동일한 척도(기타 분포의 경우) 및 변환이 모형에 대한 가정이 데이터에 적합한지 확인합니다. 확률도를 사용하여 모형에 대한 가정을 확인할 수 있습니다. 이러한 진단 그래프는 온도의 가속 수준에서 모형의 적합성을 나타냅니다. 그러나 모형이 설계 온도에서 적절한지를 입증하려면 공학 지식을 이용해야 합니다.

설계 조건에서 수명을 예측할 때의 불확실성 때문에 현장 데이터 등의 추가 정보가 입수됨에 따라 주기적으로 모형을 평가해야 합니다.

출력 예

회귀 분석 표

					95.0% 정규 CI
예측 변수	계수	표준 오차	Z	P	하한	상한
절편	-17.0990	4.13633	-4.13	0.000	-25.2061	-8.99195
온도	0.755405	0.157076	4.81	0.000	0.447542	1.06327
형상 모수	0.996225	0.136187			0.762071	1.30232

해석

전자 장치 데이터의 경우 Arrhenius 변환을 사용하는 Weibull 분포를 가정할 때 가장 적합한 모형으로 추정되는 모형이 표에 나와 있습니다. 추정된 모형은 다음과 같습니다.

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

설명:

Y_p: 전자 장치에 대한 수명
x: [11604.83/(Temp + 273.16)](Arrhenius 변환)
Φ^-1(p): 사분위수 함수(자세한 내용을 보려면 방정식에 대한 방법 및 공식으로 이동하여 "사분위수 함수"를 클릭하십시오.)