혼합 분포 적합의 예
이 예에서는 수명 분포 플랫폼을 사용하여 두 개의 혼합 분포를 적합시킨 후 두 번째 혼합에 대한 군집 중 하나에 속하는 관측값을 식별합니다.
두 개의 혼합 분포 적합
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Reliability/Mixture Demo.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 수명 분포를 선택합니다.
3. Y1을 선택하고 Y, 사건 발생 시간을 클릭합니다.
4. 확인을 클릭합니다.
5. "수명 분포"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 혼합 적합을 선택합니다.
6. Weibull 옆의 수량 상자에 "2"를 입력합니다.
7. "시작 값 방법" 패널에서 분리 가능 군집을 선택합니다.
8. 시작을 클릭합니다.
그림 3.20 Weibull(2)에 대한 혼합 적합
JMP에서 두 개의 Weibull 성분으로 구성된 혼합 모형을 적합시킵니다. "부분 1"은 0.231688로 추정되며, 이는 관측값의 약 23%가 Weibull 분포(알파 = 9.483153, 베타 = 3.001963)를 따른다는 것을 나타냅니다. 나머지 77%는 두 번째 Weibull 분포를 따른다고 추정됩니다.
이 모형을 다른 모형과 비교하기 위해 "성분" 선택 및 성분 "수량"을 변경할 수 있습니다.
9. 로그 정규 옆에 "1"을 입력하고 Weibull 옆에 "1"을 입력합니다.
10. 시작을 클릭합니다.
그림 3.21 로그 정규(1), Weibull(1)에 대한 혼합 적합
"중첩" 그림이 업데이트되어 두 혼합 모형이 모두 표시됩니다. 그림과 "모형 목록"의 통계량은 "로그 정규(1), Weibull(1)" 혼합이 "Weibull(2)" 혼합과 매우 유사한 적합을 제공하는 것으로 나타납니다.
군집에 속하는 관측값 식별
1. "로그 정규(1), Weibull(1)" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 예측 저장을 선택합니다.
다음 두 열이 데이터 테이블에 추가됩니다.
– 로그 정규(1), Weibull(1) - 로그 정규의 예측 확률
– 로그 정규(1), Weibull(1) - Weibull의 예측 확률
2. 분석 > 분포를 선택합니다.
3. "열 선택" 목록에서 두 개의 새 열을 선택하고 Y, 열을 클릭합니다.
4. 히스토그램만을 선택합니다.
5. 확인을 클릭합니다.
6. 로그 정규(1), Weibull(1) - Weibull의 예측 확률 히스토그램에서 1에 가까운 값에 해당하는 막대를 클릭합니다.
그림 3.22 혼합 확률에 대한 히스토그램
데이터 테이블에서 해당하는 297개 행이 선택됩니다. 이는 Weibull 분포(알파 = 29.90, 베타 = 10.41)를 따르는 것으로 보이는 관측값입니다.