計画に関する詳細の指定

計画に関する詳細に関しては、因子水準、寿命の分布、事前分布の詳細、時間範囲、興味がある確率、試験期間、および試験に用いるユニット数などを指定します。

図22.18 分布の詳細 

因子

加速因子の水準を入力します。デフォルトでは、最低試験条件から最高試験条件までを範囲として等間隔に設定されます。

分布の選択

寿命の分布として、Weibull分布または対数正規分布を選びます。「加速寿命試験計画」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。

事前平均

加速寿命モデルにおけるパラメータの事前分布の平均を入力します。ここで設定される値は、Bayes流モデルにおける事前分布のハイパーパラメータ値です。「事前平均」の値には、事前の知識に基づいて、現段階で想定される最も適切な値、もしくは以前の実験から得られた推定値を指定します。

加速因子が1つしかない場合は、切片または分位点のいずれかを選んで指定できます。

切片を指定

切片を含むモデルのパラメータ値を入力します。

分位点を指定

与えられた時間および加速因子の値における故障確率を入力します。この情報に基づいて切片が計算されます。

事前分散行列

加速寿命モデルにおけるパラメータの事前分布の分散共分散行列を入力します。これらの分散共分散行列は、パラメータの不確定性を反映しています。分散が大きいほど、不確定性が大きいことを意味します。

事前分散の指定を無視

事前分布の分散共分散行列の指定を無視する場合は、このオプションを選択します。事前分布の分散共分散行列の指定を無視すると、「事前平均」に入力した値を真のパラメータ値とみなして、計画が作成されます。この計画は、指定した事前平均パラメータが真の値に一致している場合には、最適計画になります。しかし、この計画は、指定したパラメータ推定値が真の値から離れていることに関して、頑健（ロバスト）ではありません。事前推定値が不明な場合は、「事前分散行列」を使ってパラメータ値の不確定性を反映させてください。

診断の設定

設定の選択肢は、計画の最適化基準によって異なります。D-最適計画の場合、診断の設定は行いません。

興味がある時間範囲

（故障確率最適計画の場合のみ。）累積故障確率を求めたい時間を区間で入力します。左のボックスには下限値、右のボックスには上限値を入力します。ある1時点での累積故障確率を求める場合には、両方のボックスに同じ値を入力してください。

興味がある確率

（分位点最適計画の場合のみ。）故障時間を求めたい累積故障確率を入力します。たとえば、10%のユニットが故障するまでの時間を推定したい場合は、「0.10」と入力します。

計画の設定

試験期間、観測時点、試験に用いるユニット数を示す値を入力します。次の値を入力します。

試験期間

（「連続して観測」を選択した場合のみ。）ユニットを試験する期間の長さを入力します。この試験では、各ユニットについて、故障時間、および、右側打ち切りであるか否かをデータとして記録して下さい。

観測時点

（「区間ごとに観測」を選択した場合のみ。）観測を実施する時点を入力します。「区間ごとに観測」の試験データを分析するときには、これらの観測時点が区間打ち切りデータの下限と上限として扱われます。そして、各区間で故障したユニット数を記録してください。

試験で用いるユニット数

実験において用いるユニット数。

– 新たな試験を計画する場合には、試験に用いるユニット数を入力してください。

– 既存の試験に追加試験を行う場合には、前回の実験で試験したユニット数に、今回のユニット数を加算したユニット数を入力してください。