В настоящее время я изучаю и работаю над проектом по оценке неисправностей транспортных средств, и я пытаюсь создать прототип, который позволит провести глобальный подход к этому углубленному статистическому исследованию в рамках R. Я застрял в последней части, которая позволяет мне дать закон неудачи, что означает дать закон вероятности, который лучше всего соответствует моим данным. Первый шаг начинается с сбора данных о трех типах инцидентов с подвижным составом (после очистки), которые мы будем использовать для калибровки закона прокатки (2 шага, которые я сделал с пакетом fitdistrplus и функцией fitdist, которая дает графические результаты c и адекватные статистические ответы), что позволяет нам назначить КМ или количество месяцев вождения для всех VIN (серийный номер) парка. Затем мы переходим к третьему этапу, который является оценкой модели отказа с использованием метода MLE, который обеспечивает оптимальное решение с точки зрения моделирования, которое может привести к ГАММА Вейбулла, Логнормальное моделирование. Мы ограничиваемся этими тремя l aws вероятностями.
В методе оценки закона отказов мы можем проверить ГАММА Вейбулла, закон Логнормальности, поэтому мы оцениваем оптимальные параметры, которые наилучшим образом соответствуют распределению наблюдаемые данные. Этот шаг требует графического анализа, а также статистических тестов. Моя проблема здесь в том, что я не могу закодировать цензурированные данные для использования пакета fitdistrplus с функцией fitdistcens. У большинства анализов выживания есть предел, который позволяет им кодировать эти данные. Проблема здесь заключается в том, что автомобили, которые все еще работают, считаются правыми цензорами, поэтому мы пытаемся изучить неисправность автомобилей, взяв разбитые автомобили и цензоры. Моя переменная, которую нужно объяснить, - это км транспортных средств, для которых я создал переменную цензуры, которая содержит 0 для разбившихся транспортных средств и 1 для цензуры здесь автомобилей, которые все еще работают. Я пробовал другие методы с помощью функции distchoosecensored пакета Envstats, но она не допускает большого количества наблюдений и не допускает тест Вейбулла.
Не могли бы вы мне помочь?