欠測値

欠陥メカニズム

欠測メカニズムとは、欠測がどのように発生するかの仕組みです。
具体的には、潜在的な欠陥が発生するメカニズムやプロセスのことで、製品の設計、製造、テスト、保守などの様々な段階で発生する可能性があります。
欠陥メカニズムが存在すると、製品やシステムが意図しない問題を引き起こす可能性が高まります。
次に記載するような欠陥メカニズムがあります。

• 設計不備

  設計に不備があると正しく動作しない可能性が高まります。
  それにより、寿命や性能に直接影響を与えることがあります。

• 製造プロセス

  製造時に不適切な部材、誤った加工、組み立て不良などが発生すると、耐性など寿命や性能に直接影響を与えることがあります。

• テスト不足

  テストが正しく行われていない場合、潜在的な問題や欠陥が混入した状態で出荷される可能性があります。

• 環境依存

  使用環境の温度、湿度、振動、使用環境内の範囲外で変化している場合、耐性が不足してしまい寿命や性能に直接影響を与えることがあります。

• 経年劣化

  一定の清掃などのメンテナンスを実施していないと埃などによる温度上昇などで寿命や性能に直接影響を与えることがあります。

EMアルゴリズム

EMアルゴリズムとは、反復的な最適化手法の一つです。
欠損データや非観測変数が存在している場合にパラメータの推定を行うのに役立ちます。
EMアルゴリズムの手順を次に記載します。

• 1. 初期化

  パラメータの初期値を設定します。

• 2. 期待値計算

  現在のパラメータから、未観測変数に関する条件付き期待値を計算します。
  欠損データや非観測変数に関する確率分布からの期待値を求めます。

• 3. パラメータ最大化

  期待値で計算した条件付き期待値を利用して、パラメータを再推定します。
  パラメータを最大化するようパラメータが調整されます。

• 4. 収束判定

  パラメータが収束したか判定します。
  収束していないと判定した場合、2と3のステップを繰り返します。

EMアルゴリズムは、混合正規分布モデルのパラメータ推定や隠れマルコフモデルなどで利用されます。
データが欠損している場合や非観測変数が存在する場合、それらを考慮してパラメータを更新できます。