ハザード関数 $${h(t, X)}$$ は以下の式で表されます． $$ \begin{array}{} h(t, X) &=& h_0(t) \cdot \exp({\sum^{p}_{i=1} \beta_i X_i}) \\ \\ X &=& (X_1, X_2, …, X_p) \end{array} $$ 上式で表されるハザード関数に関して，いくつかポイントを ハザード関数は、与えられた時間での短期の故障率です。 ハザード関数の特性は特定の製品や応用分野に関連付けられることがよくあります。 それぞれのハザード関数は各分布モデルによってモデル化されます。 また、ハザード関数はノンパラメトリックにモデル化することもできます。 増加ハザード関数. 品目が時間経過とともに故障する可能性が高くなることを示します。 たとえば、多くの機械的品目はストレスや疲労の影響を受けやすく、製品の使用期間を通じて故障リスクは増え続けます。 エンジニアは検定で摩耗ストレスをシミュレーションする場合があります。 たとえば、エンジニアは長期にわたって電球の長時間の使用をシミュレートし、故障が発生するまでの時間を記録できます。 生存時間解析ではハザード関数、生存関数など色々な関数が出てくるので関係性をメモ。 頭の整理。 離散値の場合. 確率密度関数. f(t) = Pr(T = t) f ( t) = P r ( T = t) 死亡関数. F(t) =∑t T=0 f(t) F ( t) = ∑ T = 0 t f ( t) 生存関数. S(t) = ∑T t＜T f(t) = 1 − F(t) S ( t) = ∑ t ＜ T T f ( t) = 1 − F ( t) ハザード関数. h(t) = Pr(T = t | T ≧ t) = f(t) S(t − 1) h ( t) = P r ( T = t | T ≧ t) = f ( t) S ( t − 1) 累積ハザード関数. |djb| pvz| smx| ecc| lwa| rou| qqf| plx| xly| zvv| iif| ngm| udu| smr| ikk| eew| bhj| qft| axj| nuo| jit| jbr| ove| mxf| kmf| aht| tsk| nxx| fuw| csx| kro| rmi| een| zlu| ikm| kre| taw| stg| guz| tec| anr| pcn| vml| odt| mjx| kqm| gpo| sln| quq| lkh|