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ロジスティック回帰分析

Photo 今、ハマってる解析手法です。どういう解析手法かというと、ある事象(ワーゲンが止まる)を0=止まらない 1=止まると分割します(笑)。で、この2つの事象に対して、その時の原因(ガソリン量、小さいネジの戻し量、点火時期、ポイントギャップ等)を並べていきます。ワーゲンが止まる止まらないは0~1の値で変動するのですが、これを止まる=故障率100%、止まらないを故障率0%と考えてください。

0から1に至るまでに故障率が算出されるのですが、その故障の原因の序列化(というか影響力の強弱)が出来るんです。縦軸は故障率。横軸は故障要因(複合要因の時と単要因の時もある)。ここで肝心なのは、トラブルが無い状態の数値をきちんととれるかという問題です。調子が良い時って数値把握が億劫(笑)。あと汎用性を持たせるためには多くのケース調査が必要になると思います。あくまで自分のクルマで故障リスクのモデル化をするのも良いかも知れません。これが上手くいくと、「ここがこの数値だと故障率が70%を超えるから修理しよう」みたいなことができます。あとの30%を運に任せることも出来ます(笑)。
といいながら、最近のトレンドはGLMやベイズだそうです。

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