R실전 와이블 분포 (Weibull distribution) 분포로 수명 예측 하기

    통계학에서 베이블 분포(Weibull distribution)는 연속확률 분포로써  고장 확률에 대한 예측에 대하여 많이 쓰인다.   신뢰도를 측정하는데 많이 쓰이는데,  시스템 혹은 부품이 작동을 시작하여  그 시점까지 고장 나지 않고 여전히 작동 되고 있을 확률이다. 

   

1. 신뢰도 분포 함수

   신뢰도 (Reliability)  에 따흔 고장 분포 함수는 아래 그림과 같다.

신뢰도에 따른 고장분포 함수

생존분석 패키지 survival, survminer, muhaz 설치 및 예제

   필자가 근무하고 있는 부서는  보전(maintenance Dept') 부서이다.  생존분석이  매우 중요하다.   고장확률은 아래와 같다. 

    고장확률 =  1 - 생존확를  

  센서에서 고장에 대한 Event 알람 신호를 받아,  알람 신호기간 동안 고장 누적 분포 함수를 구할 수 있다.   

     아래 데이터는 Worcester Heart Attack Study  건으로  심장마비 후 생존 시간에 영향을 미칠 수 있는 연령, 성별 BMI 등 여러가지 요인 조사하였다.  모든 참가자는 심장마비 후 병원 입원시 시작되어 후속 조치에 따른 손실 또는 사망으로 끝난다.    

 아래 사용된 변수는 아래와 같다. 

• lenfol :  추적기간 (사망 또는  후속조치에 따른 중단)
• fstat :  후속조치에 다른 중단 변수 ( 손실 = 0 ,   사망 = 1)
• age : 병원에 있을때 나이
• hr : 초기 심박수
• gender : 남성 = 0, 여성 =1

1. survaival packages