수명 데이터 회귀 분석에 대한 해석 요약

수명 데이터 회귀 분석에서는 여러 요인과 공변량이 제품이나 부품의 수명에 미치는 영향을 확인하기 위해 하나 이상의 예측 변수를 사용하여 회귀 분석을 수행합니다. 수명 데이터에 대한 회귀 분석에서는 관측 중단 데이터와 여러 가지 분포를 사용할 수 있습니다. 50번째 백분위수 외에 다른 백분위수를 추정할 수도 있습니다.

수명 데이터 회귀 분석에는 다음과 같은 결과가 포함됩니다.

제품 수명을 예측하는 모형을 설명하는 회귀 분석 표
여러 가지 모형의 적합을 평가하는 데 도움이 되는 적합도 측도
제품의 신뢰성을 평가하는 데 도움이 되는 생존 확률과 백분위수 표
분포와 동일한 형상/척도 모수에 대한 가정이 적합한지 평가하는 데 도움이 되는 잔차(표준화 및 Cox-Snell)에 대한 확률도

데이터 설명

엔지니어들이 재설계된 압축기 덮개의 신뢰도를 평가하려고 합니다. 엔지니어들은 설계를 검사하기 위해 기계를 사용하여 각 압축기 덮개로 단일 투사체를 던집니다. 그런 다음 투사체가 충격을 가한 후 12시간마다 압축기에 고장이 발생했는지 검사합니다.

엔지니어들은 덮개 설계, 투사체 무게 및 고장 시간 간의 관계를 평가하기 위해 수명 데이터 회귀 분석을 수행합니다. 또한 엔진의 1% 및 5%가 고장날 것이라고 예상할 수 있는 고장 시간을 추정하려고 합니다. 엔지니어들은 Weibull 분포를 사용하여 데이터를 모형화합니다.

모형에는 범주형 요인인 설계와 계량형 요인인 무게가 포함됩니다.

데이터: 제트엔진신뢰도.MTW