정확한 수명, 우측 관측 중단된 관측치(고장이 발생한 이후의 시간만 알고 있음) 또는 둘 다 있는 경우 다음 단계를 수행하십시오. 관측 중단 데이터에 대한 자세한 내용은 데이터 관측 중단에서 확인하십시오.
C1 | C2 | C3 |
---|---|---|
시간 | 관측 중단 | 온도 |
53 | F | 125 |
60 | F | 125 |
53 | F | 125 |
99 | C | 125 |
51 | F | 150 |
40 | F | 150 |
데이터에 좌측 관측 중단된 관측치(고장이 발생하기 전의 시간만 알고 있음), 구간 관측 중단된 관측치(고장이 발생한 사이의 시간만 알고 있음) 또는 정확한 수명, 우측 관측 중단, 좌측 관측 중단 및 구간 관측 중단 등 여러 관측 중단 방법이 포함된 경우에는 다음 단계를 수행하십시오. 관측 중단 데이터에 대한 자세한 내용은 데이터 관측 중단에서 확인하십시오.
관측치 | 시작 열의 값 |
---|---|
정확한 수명 | 수명 |
우측 관측 중단 | 고장이 발생한 이후의 시간 |
좌측 관측 중단 | * (결측값 기호) |
구간 관측 중단 | 고장이 발생한 동안의 구간에 대한 시작 시간 |
관측치 | 종료 열의 값 |
---|---|
정확한 수명 | 수명 |
우측 관측 중단 | * (결측값 기호) |
좌측 관측 중단 | 고장이 발생한 이전의 시간 |
구간 관측 중단 | 고장이 발생한 동안의 구간에 대한 끝 시간 |
C1 | C2 | C3 | C5 |
---|---|---|---|
시작 | 종료 | 빈도 | 온도 |
* | 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 |
Minitab에서는 변수가 공변량으로 지정되지 않는 한 모형의 모든 변수가 요인으로 간주됩니다. 따라서 예측 변수가 요인인 경우 요인(옵션)에 다시 입력해야 합니다.
Minitab의 수명 데이터 모형은 완전 계수 또는 계층적이어야 합니다. 자세한 내용은 수명 데이터 회귀 분석 모형에 대한 제약 조건에서 확인하십시오.
데이터를 모형화할 분포를 선택합니다. 공정 지식을 기반으로 결정을 내리거나 확률도를 사용하여 모형 적합치를 평가합니다. 자세한 내용은 신뢰도 분석을 위한 분포 적합에서 확인하십시오.