เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือทางสถิติ× | การถดถอยแบบพาราเมตริกแบบ Weibull× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | ความเชื่อถือได้ | การวิเคราะห์การอยู่รอด |
| ตระกูล≠ | Regression model | Survival analysis |
| ปีกำเนิด≠ | 1998 | 1951 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | William Meeker & Luis Escobar | Waloddi Weibull |
| ประเภท≠ | Parametric lifetime modeling | Fully parametric survival regression model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Meeker, W. Q., & Escobar, L. A. (1998). Statistical Methods for Reliability Data. Wiley. ISBN: 978-0-471-14328-4 | Kalbfleisch, J. D. & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Life Data Analysis, Survival Analysis (Engineering), Time-to-Failure Analysis, Güvenilirlik Analizi | weibull aft model, weibull survival model, parametric survival regression, Weibull Regresyonu — Parametrik Hayatta Kalma |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 3 | 4 |
| สรุป≠ | Statistical reliability analysis models the time-to-failure of components, systems, or products using parametric lifetime distributions fitted to observed or censored failure data. Formalized comprehensively by William Q. Meeker and Luis A. Escobar in their 1998 Wiley monograph, the framework integrates maximum likelihood estimation, censoring mechanisms, and distributional diagnostics to produce probability-of-failure curves, hazard rates, and quantile estimates that support design, warranty, and maintenance decisions. | Weibull regression is a fully parametric survival model, formalised by Kalbfleisch and Prentice, that assumes survival times follow a Weibull distribution. A shape parameter controls whether the hazard increases, decreases, or remains constant over time, while covariates shift the scale of the distribution to express how predictors affect survival. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|