MatthewReid854/reliability

🛠️ Thư viện kỹ thuật độ bền và phân tích sinh tồn hàng đầu cho Python

Bộ công cụ toàn diện cho mô hình hóa độ tin cậy, ước lượng tham số tối đa và phân tích dữ liệu thời gian sống — mở rộng mạnh mẽ so với scipy.stats.

reliability là một thư viện Python chuyên về kỹ thuật độ tin cậy và phân tích sinh tồn, được thiết kế để bổ sung và mở rộng chức năng của scipy.stats. Nó hỗ trợ nhiều phân phối xác suất phổ biến như Weibull, Exponential, Gamma, Gumbel, Normal, Lognormal, Loglogistic và Beta. Ngoài ra, thư viện còn cung cấp các công cụ chuyên sâu thường chỉ có trong phần mềm thương mại như mô hình hỗn hợp Weibull, mô hình rủi ro cạnh tranh (Competing Risks), và mô hình DSZI (Defective Subpopulation Zero Inflated).

✨ Điểm nổi bật

• Ước lượng phân phối xác suất: Hỗ trợ cắt giảm dữ liệu bên phải (right censored data) khi phù hợp hóa phân phối.
• Mô hình Weibull phức tạp: Bao gồm mô hình hỗn hợp, mô hình rủi ro cạnh tranh, mô hình DS, ZI và DSZI.
• Phân tích can nhiợp stress-strength: Tính xác suất thất bại giữa bất kỳ tổ hợp nào của các phân phối hỗ trợ.
• Hỗ trợ đa dạng phân phối: Exponential, Weibull, Gamma, Gumbel, Normal, Lognormal, Loglogistic, Beta.
• Công cụ thống kê mô tả: Số sống trung bình còn lại, tứ phân vị, thống kê mô tả, lấy mẫu ngẫu nhiên.
• Trực quan hóa chuyên sâu: Vẽ PDF, CDF, SF, HF, CHF; đồ thị xác suất, Q-Q plot, P-P plot.
• Phân tích phi tham số: Ước lượng hàm số sinh tồn bằng Kaplan-Meier, Nelson-Aalen và Rank Adjustment.
• Kiểm định phù hợp: AICc, BIC, Anderson-Darling, Log-likelihood.
• Mô hình kiểm thử tăng tốc đời sống: 24 mô hình với 4 phân phối và 6 mô hình stress-tuổi.
• Công cụ kỹ thuật sinh học: Sơ đồ SN, stress-strain, cơ học gãy đứt, creep.
• Hệ thống sửa chữa lại: Hàm tích lũy trung bình và ROCOF.

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác biệt với các thư viện thống thống khác chỉ làm việc với các phân phối cơ bản, reliability tích hợp toàn bộ quy trình phân tích độ tin cậy từ ước lượng, kiểm định, trực quan hóa cho đến dự báo. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian khi phải dùng tới nhiều công cụ khác nhau. Đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực kỹ sĩ bảo đảm chất lượng, kỹ thuật độ tin cậy, và nghiên cứu sinh tồn trong y học và kinh tế.

#Python #ReliabilityEngineering #SurvivalAnalysis #WeibullAnalysis #DataScience #TiniX `