Gráficas - Método de estimación de Kaplan-Meier para Análisis de distribución no paramétrico (Censura por la derecha)

Gráfica de supervivencia – Método de estimación de Kaplan-Meier

La gráfica de supervivencia ilustra la probabilidad de que el elemento sobreviva hasta un tiempo particular. Por lo tanto, la gráfica muestra la fiabilidad del producto en el tiempo. El eje Y muestra la probabilidad de supervivencia y el eje X muestra la medición de fiabilidad (tiempo, número de copias, millas recorridas).

Para un análisis no paramétrico, la gráfica de supervivencia es una función de paso con pasos en los tiempos de falla exactos. Por opción predeterminada, la función se calcula mediante el método de Kaplan-Meier.

Ejemplo de salida

Interpretación

Para las bobinas de motor en funcionamiento a 80º C, la probabilidad de supervivencia hasta 55 horas es 0.5. En otras palabras, existe un 50% de probabilidad de que la bobina sobreviva hasta 55 horas.

Gráfica de falla acumulada – método de estimación de Kaplan-Meier

La gráfica de falla acumulada ilustra la probabilidad de que el elemento falle después de un tiempo particular. Por lo tanto, la gráfica muestra la probabilidad de falla del producto en el tiempo. El eje Y muestra la probabilidad de falla y el eje X muestra la medición de fiabilidad (tiempo, número de copias, millas recorridas).

Para un análisis no paramétrico, la gráfica de falla acumulada es una función de paso con pasos en los tiempos de falla exactos. Por opción predeterminada, la función se calcula mediante el método de Kaplan-Meier.

Ejemplo de salida

Interpretación

Para las bobinas de motor en funcionamiento a 80º C, la probabilidad de falla a las 55 horas es 0.5. En otras palabras, existe una probabilidad de 50% de que la bobina falle a las 55 horas o antes.

Gráfica de riesgo – método de estimación de Kaplan-Meier

La función de riesgo provee una medida de la probabilidad de falla como una función de cuánto tiempo sobrevive una unidad. La función de riesgo empírico siempre genera una función creciente. Por lo tanto, se supone que la probabilidad de falla aumenta en función de la antigüedad.

Para un análisis no paramétrico, la gráfica de riesgo es una función de paso con pasos en los tiempos de falla exactos.

Ejemplo de salida

Gráficas de múltiples modos de falla – método de estimación de Kaplan-Meier

Para los datos sobre múltiples fallas, Minitab muestra gráficas para cada modo de falla.

Interprete cada gráfica como si hubiera solo un modo de falla.

Utilice la gráfica de supervivencia para evaluar la probabilidad de que el elemento sobreviva hasta un tiempo particular. La gráfica de supervivencia muestra la fiabilidad del producto en el tiempo.

Utilice la función de riesgo para ver la probabilidad de falla como una función de cuánto tiempo sobrevive una unidad (la tasa de falla instantánea en un tiempo particular, t). La gráfica de riesgo muestra la tendencia en la tasa de fallas en el tiempo.

Ejemplo de salida

Interpretación

Para los datos sobre lavaplatos, el 95% de los brazos rociadores sobrevivió a roturas durante por lo menos 141.90 ciclos, y el 95% de los brazos rociadores sobrevivió durante por lo menos 10.02 ciclos.

Para que la mejora de la fiabilidad de sus lavaplatos tenga mayor impacto, los ingenieros deberían centrar su atención en reducir las obstrucciones de los brazos rociadores.

Las tasas de riesgo correspondientes a roturas y obstrucciones parecen aumentar levemente en el tiempo.

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