[논문해석] 자동차 보증 데이터의 분석을 위한 혼합 와이블 회귀 모델
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- 2012.06.16 / 2019.12.24
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- 목차
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1. 서 문
2. 산업 케이스 연구
3. 확률적 모델
4. 최우추정법
5. 혼합 분포 가정에 대한 시험
6. 매개변수 자료 분석
7. 끝맺는 말
- 본문내용
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초 록
이 논문은 현장 실패 보증 데이터를 기반으로 자동차 부품의 신뢰성에 관한 사례 연구를 제공하고 있다. 작동 환경과 관계한 서로 다른 자동차 모델과 엔진형식을 가진, 다른 두 차량에 장착된 구성 부품은 두 가지 고장 모드를 보이고 있고, 즉 초기 고장, 마모 고장을 말한다. 이것은 다른 운영 조건을 포함한 서로 다를 수 있는 자동차 모델과 엔진형식이다. 따라서, 각 구성 부품의 고장 시간도 공변인의 벡터의 해당 인덱스의 특정 운영 조건에 따라 달라진다. 여기서 이중형식 확률밀도함수의 임의의 변수 이다. 그런 다음 각 부분모집단의 (즉 '약자'와 '강한' 부분 모집단) 규모 매개 변수를 통해 공변인에 따라 혼합 와이블 분포는, 부품 수명을 분석하는 데 사용된다. 모델 매개 변수의 최대 가능성 추정을 위해 포트란 알고리즘으로 구현되었으며 단계적 절차는 그 뒤로 버전에 공변인의 중요성을 테스트하고 회귀 모델을 만드는 데 사용되었다. 약한 부분집단의 존재가 확인되었으며, 약한 집단군 단위의 분수도 추정되었다. 마지막으로 관찰된 데이터에 맞게 제안된 모델의 타당성을 평가하였다.
키 워 드 : 혼합 와이블 분포, 회귀 모델, 자동차 정보
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