作成するには、パラメータ値の事前分布を指定する必要があります。次のような方法で、その事前分布を便宜的に求めることができます。1.故障メカニズムの知識に基づき、各応力水準に対する故障時間の仮想データを作成します。生じる可能性の高いと考えられる、小規模なデータを作成してください。2.「寿命の二変量」プラットフォームによって、加速寿命モデルをあてはめ、モデルパラメータの推定値を求めます。プラットフォームにおいて、この推定値を計画を作成するための事前推定値に使用します。ここでは上記の方法で、釣り合い型計画で、故障サイクル数の仮想値を含むデータテーブルを作成します。この仮想データには、計画に用いる3つの応力水準それぞれに対して5個のユニットを含めることにします。Prior.jmp」に保存されています。Prior.jmp」を開きます。2.[分析]>[信頼性/生存時間分析]>[寿命の二変量]を選択します。イベントまでの時間]に指定します。4.[トルク]を[X]に指定します。5.「関係」リストから[対数]を選択します。6.「分布」リストから、[Weibull]を選択します。「寿命の二変量」起動ウィンドウ7.[OK]をクリックします。8.「Weibull結果」レポートまでスクロールダウンし、「共分散行列」レポートを開きます。「寿命の二変量」モデルの事前データ「推定値」レポートに平均のモデルが含まれています。「推定値」行には、切片(b0)、線形部分の係数(b1)、尺度(s)のパラメータ推定値が表示されます。作成するときに、このパラメータ推定値とその分散共分散行列を事前分布として使用します。