隻の船舶(Grampus4とHalfbeak4)のエンジンの修理時間が記録されています。Escobar(1998)を参照してください。修理の進行状況を確認し、今後どの程度の頻度で修理が必要になるかを予測してみましょう。観察結果から、エンジンの交換時期を判断することができます。Engines.jmp」を開きます。2.行57と行129を選択し、[行]>[除外する/除外しない]を選択します。3.[分析]>[信頼性/生存時間分析]>[再生モデルによる分析]を選択します。とおりに入力を行います。Engines.jmp」の起動ウィンドウ5.[OK]をクリックします。Engines.jmp」のレポート「イベントプロット」を見ると、Grampus4において、エンジン修理が生じた頻度は、時間を通じて一定だと分かります。Halfbeak4では、時間が「19」ぐらいの時から修理回数が急増しています。これらの傾向は、「MCFプロット」を見ると、すぐに分かります。修理回数を予測するモデルを構築するため、パラメトリックなモデルをあてはめてみましょう。6.「再生モデルによる分析」の赤い三角ボタンをクリックし、[モデルのあてはめ]を選択します。7.「再生性モデルの指定」で、[対数線形非同次Poisson過程]を選択します。8.「システムID」列を「尺度効果」と「形状効果」の両方に指定します。9.[モデルの実行]をクリックします。Engines.jmp」にあてはめたモデル10.「再生性モデルのあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、[プロファイル]を選択します。Engines.jmp」のプロファイル将来における修理回数を予測してみましょう。プロファイルにおける「イベント時刻」の数値を変更すれば、将来の累計修理回数がどのように変化するかを確認できます。時間が「30,000」となるまでに必要な修理の回数の予測値を見るには、「イベント時刻」の数値として「30000」と入力します。Grampus4は114回の修理が必要と予測されます。Halfbeak4の修理回数を見るには、点線をクリックして「Grampus4」から「Halfbeak4」にドラッグします。Halfbeak4エンジンの場合、140回の修理が必要です。時間が「80,000」となるまでに必要な修理の回数の予測値を見るには、「イベント時刻」の数値として「80000」と入力します。Halfbeak4は、248,169回の修理が必要です。点線をクリックしてHalfbeak4からGrampus4にドラッグしてください。Grampus4は418回の修理が必要と予測されます。したがって、将来的には、Halfbeak4の方が、Grampus4よりも、頻繁に修理しなければならないことがわかります。