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ここで、は、個々の原因における累積分布関数です。信頼限界も簡単に計算できます。関係する推定値がすべて最尤推定値だからです。
競合原因分析でのパラメータ指定
競合原因分析で、ある故障原因の分布パラメータを特定の値に固定したい場合は、その故障原因の「原因ごとの分析」レポートにてパラメータ値を指定します。「寿命の一変量 - 故障原因: <名前>」レポートにおける「パラメトリック推定」レポートでパラメータ値を指定してください。[モデルの更新]をクリックすると、指定したパラメータ値が設定され、全体の分布に反映されます。
次の例では、競合原因分析でパラメータを指定する方法を説明しています。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Reliability」フォルダにある「Appliance.jmp」を開きます。
2.
[分析]>[信頼性/生存時間分析]>[寿命の一変量]を選びます。
3.
「故障までの時間」[Y, イベントまでの時間]に指定します。
4.
「原因コード」[故障原因]に指定します。
5.
「信頼区間の方法」を[尤度]にします ZOOM ダウンフォース 前後セット 日産 ルキノ・ハッチ HN15 SR18DE 1995/1~1999/9 2WD 1.8L。
6.
[パラメータ指定の分布も使用する]を選択します。
7.
[OK]をクリックします。
図2.22 原因1を削除したパラメータ指定モデル
9.
「パラメトリック推定 - Weibull」の赤い三角ボタンから[分布パラメータの指定]を選択します 245/45R17 99Y XL FALKEN ファルケン AZENIS FK510 アゼニス FK510 EXPLODE-RBM エクスプラウド RBM サマータイヤホイール4本セット。
10.

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[Weibull β]を選択して、「2」を入力します。

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11.
[更新]をクリックします。
図2.23 Weibull βを指定したパラメータ指定モデル
「パラメトリック推定値 - Weibull」レポートで、bを2と仮定すると、パラメータαは22463.391と推定されます。以下の操作により、この分布を原因1の故障分布に使用します。
13.
原因1の「除去」ボタンを選択解除します。
14.
原因1の分布に、[パラメータ指定 Weibull]を選択します。
15.
[モデルの更新]をクリックします。
図2.24 原因1が表示された更新モデル
故障原因にBayesモデルを指定するには、競合原因分析でのパラメータ指定の手順と同じような手順に従います。各原因に対する「寿命の一変量」の「統計量」の「パラメトリック推定」における「Bayes推定」レポートで、Bayesモデルを指定します。Bayes推定 - <分布の名前>を参照してください。
ある原因に対してBayes推定が適用された場合、乱数シミュレーションによって全体の累積分布関数を求められます。たとえば、2つの故障原因があるとします。1 つ目の原因には通常のWeibull分布を仮定し、2 つ目の原因ではBayes型のWeibull分布を仮定したとします。このとき、1つ目の原因においては、パラメータベクトルq1を推定するのに最尤法が使われます。一方、2 つ目の原因においては、パラメータベクトルq2の事後分布を求めるのにBayes法が使われます。
q2の事後分布に従う乱数を生成します。これをとします。
から、全体の累積分布関数における中央値や分位点を求めます。これらの中央値や分位点が、分布プロファイルにおいて、対応するx値のところにプロットされます。
故障原因にWeibayesモデルを指定する手順は、競合原因分析でのパラメータ指定の手順と同様です。まず、各原因に対する「寿命の一変量」の「統計量」の「パラメトリック推定 - Weibull」レポートで、[分布パラメータの指定]を選択してください。そして、「分布パラメータの指定」レポートで、「Weibayes」オプションにチェックを入れてください。WeibayesモデルがBayesモデルとして処理され、パラメータαの事後分布からブートストラップ標本が抽出されます。Liu and Wang(2013)を参照してください。
競合原因分析での平均余寿命は、故障時間を乱数シミュレーションで生成することにより計算されています SWAGE-LINE ブレーキホース スウェッジライン クラッチホースキット ホースの長さ:100mmロング ホースカラー:ブラックスモーク VFR750F。赤い三角ボタンのメニューの[設定]オプションにより生成される乱数の個数を変更できます。この乱数の個数を、ここではmとします。
時間tでの平均余寿命の推定値を求めるために、「時間tまで生存していたもの」という条件付けをした分布からm個の乱数を生成します。そして、これらの乱数の平均を計算します。
平均余寿命に対する信頼区間をJMPに計算させるには、「設定」ウィンドウのチェックボックスを選択する必要があります。そのチェックボックスにチェックすると、ブートストラップ標本の回数(ブートストラップ標本の標本数)を設定するためのオプションが表示されます。この回数をnとします。
信頼区間を計算するために、最尤推定値の漸近分布、またはBayes推定における事後分布のどちらかに基づいて、シミュレーションがn回、行われます 。1回のシミュレーションごとにm個の乱数が生成され、そのm個の乱数から平均余寿命が計算されます。そして、n個の平均余寿命から、信頼区間が計算されます。
は、混合の割合wiに対する推定値です。
は、累積分布関数Fiに対する推定値です 14インチ サマータイヤ セット【適応車種:ムーブ(L150、160系)】BLEST ユーロマジック アスパイアーFX ダークメタリック 4.5Jx14Economist ATR-K 155/65R14。
は、Fiに対応した確率密度関数に対する推定値です。
観測値yが打ち切りデータではない場合、保存される値は次のように求められます。

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(区間打ち切りの場合)

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{yahoojp} {jmp.com}
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