Ejemplo de Gráfica de ID de distribución (Censura arbitraria)

Un ingeniero especializado en fiabilidad desea evaluar la fiabilidad de un nuevo tipo de silenciador y estimar la proporción de reclamos de garantía que se pueden esperar con una garantía de 50,000 millas. El ingeniero recopila datos de fallas sobre ambos tipos de silenciadores: los antiguos y los nuevos. Los silenciadores fueron inspeccionados para detectar fallas cada 10,000 millas.

El ingeniero registra el número de fallas por cada intervalo de 10,000 millas. Por lo tanto, los datos están censurados arbitrariamente. Antes de analizar los datos de fallas de los silenciadores nuevos utilizando el Análisis de distribución paramétrico (Censura arbitraria), el ingeniero utiliza la Gráfica de ID de distribución (Censura arbitraria) para seleccionar un modelo de distribución para el análisis.

  1. Abra los datos de muestra, FiabilidadSilenc.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura arbitraria) > Gráfica de ID de distribución.
  3. En Variables iniciales, ingrese InicioNuevo.
  4. En Variables finales, ingrese FinNuevo.
  5. En Columnas de frecuencia (opcional), ingrese FrecNuevo.
  6. Seleccione Especificar. Asegúrese de que las distribuciones predeterminadas estén seleccionadas (Weibull, Lognormal, Exponencial y Normal).
  7. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

En la gráfica de probabilidad de Weibull, los puntos se ubican aproximadamente en la línea recta. Por lo tanto, la distribución de Weibull provee un ajuste adecuado. Por lo tanto, el ingeniero decide utilizar la distribución de Weibull para modelar los datos para Análisis de distribución paramétrico (censura arbitraria).

Minitab también muestra una tabla de percentiles y una tabla de tiempo promedio para fallar (MTTF), que provee tiempos de falla calculados para cada distribución. Usted puede comparar los valores calculados para ver cómo sus conclusiones pueden cambiar con diferentes distribuciones. Si varias distribuciones ajustan sus datos adecuadamente, le convendría utilizar la distribución que proporcione los resultados más conservadores.

Gráfica de ID de distribución: Inicio = InicioNuevo y fin= FinNuevo

Usando frecuencias en FrecNuevo

Bondad de ajuste Anderson-Darling Distribución (ajust.) Weibull 7.278 Lognormal 7.322 Exponencial 8.305 Normal 7.291
Tabla de percentiles Error IC normal de 95% Distribución Porcentaje Percentil estándar Inferior Superior Weibull 1 37265.1 938.485 35470.3 39150.6 Lognormal 1 43817.7 688.033 42489.7 45187.2 Exponencial 1 941.789 32.5296 880.143 1007.75 Normal 1 39810.3 1047.34 37757.6 41863.1 Weibull 5 49434.9 841.147 47813.5 51111.3 Lognormal 5 51458.9 624.451 50249.5 52697.5 Exponencial 5 4806.55 166.019 4491.93 5143.21 Normal 5 50694.9 810.524 49106.3 52283.5 Weibull 10 56006.1 759.186 54537.7 57514.0 Lognormal 10 56063.1 585.905 54926.4 57223.3 Exponencial 10 9873.05 341.017 9226.79 10564.6 Normal 10 56497.5 699.183 55127.1 57867.8 Weibull 50 77639.9 501.312 76663.5 78628.7 Lognormal 50 75850.3 576.625 74728.5 76988.9 Exponencial 50 64952.9 2243.49 60701.3 69502.3 Normal 50 76966.0 514.756 75957.1 77974.9
Tabla de MTTF Error IC normal de 95% Distribución Media estándar Inferior Superior Weibull 76585.0 488.71 75633.1 77549 Lognormal 77989.9 615.96 76792.0 79207 Exponencial 93707.3 3236.67 87573.5 100271 Normal 76966.0 514.76 75957.1 77975

Gráfica de ID de distribución para InicioNuevo

Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.  Leer nuestra política