Ez a főbeállítás: az adatok élettartamára vonatkozó szabályt állítja be.
Choisir le format de saisie
Öt formátum, attól függően, hogy az adatok valójában milyen formában állnak rendelkezésre. Ez az első döntés, amit meg kell hoznia.
| Formátum | A táblázat felépítése | Alkalmazási esetek |
| Időszakok és cenzúrák | Időszak kezdete, időszak vége, meghibásodások száma, cenzúrák száma | Intervallumok szerint már összesített adatok |
| Értékek és cenzúra | Zavartalan működési idő, leállások, számok | Laboratóriumi vizsgálatok |
| Értékesítési és visszavételi határidők | Eladási dátum, visszavételi dátum, számok, cenzúrázások | Egyedi nyomonkövethetőség |
| Értékesítés dátuma és leállási idő | Értékesítés dátuma, zavartalan működési idő, számok, cenzúrázások | Az előző változat egy olyan változata, amely autózás esetén hasznos, ahol a távolságot kilométerben, nem pedig időben mérjük |
💡 Ne alakítsd át az adataidat egy adott formátumhoz: válaszd azt a formátumot, amelyik illeszkedik a rendelkezésedre álló adatokhoz. Minden kézi átalakítás lehetőséget kínál az adatok elvesztésére.
Régler l’analyse
- Az elemzés típusa : 2- vagy 3-paraméteres Weibull-modell, Kaplan–Meier-módszer; ;
- Számítási módszer : legnagyobb valószínűség vagy regresszió ;
- Bizalmi szint az intervallum; ;
- A grafikonok legnagyobb abszcisszaértéke, a képernyő beállításához.
💡 Valószínűség vagy visszafejlődés? A maximális valószínűség statisztikailag hatékonyabb, és jobban kezeli a cenzúrákat; ez az alapértelmezett választás. A regresszió, amely egy egyenest illeszt a Weibull-diagramra, vizuálisabb, és megkönnyíti a magyarázatot harmadik felek számára. Saját adatokon a két módszer eredményei konvergálnak; ha jelentősen eltérnek egymástól, az azt jelzi, hogy az eloszlás nem megfelelő.
Kaplan–Meier
A Kaplan–Meier-módszer nem végez korrekciót nincs törvény : lépésről lépésre felépíti a megfigyelt túlélési görbét, figyelembe véve a cenzúrákat.
- Használata Weibull quand on veut extrapoler, prédire à 5 ans avec 1 an de recul ou obtenir un β interprétable.
- Használata Kaplan–Meier amikor feltételezések nélkül szeretnénk leírni, vagy amikor a görbe alakja nyilvánvalóan szabálytalan.
La Kaplan–Meier-túlélési összehasonlítás két csoportot állít szembe egymással: két gyártót, két változatot, két használati feltételt. Ez a megfelelő eszköz arra a kérdésre, hogy «az új modell tartósabb-e, mint a régi?».
Lire les résultats
Le Weibull-papír összehangolja a pontokat, ha az eloszlás megfelelő. Egy egyértelmű görbület arra ösztönöz, hogy próbáljuk ki a 3-paraméteres Weibull-eloszlást, vagy két meghibásodási mód keveredésére utal.
Le a kockázatok ábrázolása montre l’évolution du taux de défaillance dans le temps, la lecture directe du régime décrit par β.
⚠️ Ha két különböző meghibásodási mód keveredik egyazon adathalmazban, az eredmény egy gyenge illeszkedés és egy olyan közbenső β-érték lesz, amely egyik modellt sem írja le megfelelően. Ha ismeri a meghibásodási módokat, az adatokat válasszuk szét a kiigazítás előtt. Egy 1,2-es β-érték mögött rejtőzhet egy 0,6-os β-érték a csecsemőhalandóságra vonatkozóan, valamint egy 3-as β-érték a kopásra vonatkozóan.
Ellistat détecte automatiquement ce cas et propose d’ajuster un modèle à deux modes, sans qu’il soit nécessaire de séparer les données au préalable. Deux façons de le modéliser, à choisir selon la physique du produit :
- Mélange : la population est composée de deux sous-populations distinctes, chacune suivant sa propre loi de Weibull. Une part p des produits est affectée du premier mode, le reste du second. C’est le cas d’un lot partiellement touché par un défaut de fabrication : les produits sains ne défailliront jamais par ce mode.
- Superposition : chaque produit est soumis simultanément aux deux mécanismes, et défaille au premier des deux qui survient (risques concurrents). C’est le cas d’un produit qui subit à la fois une usure progressive et une défaillance accidentelle.
💡 Le choix se fait sur ce que l’on sait du produit, pas sur la qualité de l’ajustement : les deux modèles donnent souvent des courbes proches sur les données observées, mais des extrapolations très différentes. En mélange, la sous-population saine tire la fiabilité à long terme vers le haut ; en superposition, les deux risques continuent de s’additionner. Si les modes sont connus et identifiables sur les données, séparer les jeux reste la lecture la plus claire.
Ellistat signale les cas où l’analyse est impossible : *« Aucune défaillance disponible pour l’analyse de Weibull avec cette sélection »* sans aucune défaillance observée, aucune loi ne peut être ajustée.