差分
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| dm:2012 [2012/07/26 08:38] – [モデルを当てはめる] watalu | dm:2012 [2012/07/26 08:47] – [強度関数を変えてみる] watalu | ||
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| 行 569: | 行 569: | ||
| === モデルを当てはめる === | === モデルを当てはめる === | ||
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| + | 今回は、用いるモデルがRには用意されていないので、 | ||
| + | |||
| + | * モデルの強度関数と、強度関数を含む対数尤度関数を、Rの関数として記述する。 | ||
| + | * 対数尤度関数を、optim()を用いて最大化する | ||
| + | |||
| + | という手順で、パラメータの推定値を得る。 | ||
| * このデータの場合、データ観測系列は1本なので、ロバストな推定方法は使わない。 | * このデータの場合、データ観測系列は1本なので、ロバストな推定方法は使わない。 | ||
| 行 628: | 行 635: | ||
| === 強度関数を変えてみる === | === 強度関数を変えてみる === | ||
| + | |||
| + | ここでは、強度関数の変え方の一例を示す。 | ||
| + | |||
| + | * 強度関数を変えるにはlambda.t()だけでなく、neg.log.lik()も変える必要が出てくることもある。今回は、パラメータを追加したので、neg.log.lik()の中で x[4] の扱いを追加し、4変数関数としなければならない。 | ||
| + | * さらに閾値を変えてみるとして、betaとbeta.2の切り替え点を300から500に変えるなど、してみている。 | ||
| 過去の修正の影響がもっと軽い可能性はないかと、betaを2種類にしてみる。 | 過去の修正の影響がもっと軽い可能性はないかと、betaを2種類にしてみる。 | ||
| + | まずは300日以内の影響をbetaとし、300日以降の影響をbeta.2とするように、強度関数を変更する。 | ||
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| 行 643: | 行 656: | ||
| lambda.t(0.001704, | lambda.t(0.001704, | ||
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| + | |||
| + | 強度関数のパラメータがひとつ増えたので、対数尤度関数の引数xの次元もひとつ増える。 | ||
| + | そのため、一行追加する。 | ||
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| 行 663: | 行 679: | ||
| 直近の改修よりも、以前の改修の方が、不具合の発生に大きく影響を与える、という母数の推定値が得られる。 | 直近の改修よりも、以前の改修の方が、不具合の発生に大きく影響を与える、という母数の推定値が得られる。 | ||
| これは、初期に多くの改修を行ったことと、無関係ではないかもしれない。 | これは、初期に多くの改修を行ったことと、無関係ではないかもしれない。 | ||
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| + | 以下はbetaとbeta.2の切り替え時点を300から500に変更してみる場合の強度関数である。 | ||
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| 行 675: | 行 693: | ||
| } | } | ||
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| + | このような変更手段だけでも、かなりのバリエーションにはなるので、いろいろ試してみて欲しい。 | ||
| === モデルを選ぶ === | === モデルを選ぶ === | ||