Consideraciones acerca de los datos para Predicción de garantía

Los datos deben indicar el número de elementos enviados y devueltos en cada período
Los datos deben rastrear el número de sistemas enviados y el número de sistemas devueltos del envío en períodos de tiempo subsiguientes. Por ejemplo, una compañía automotriz rastrea el número total de vehículos enviados cada año y el número de vehículos devueltos cada año de cada envío anual.
Sus datos deben estar en formato de censura arbitraria
Los datos censurados arbitrariamente se organizan en intervalos de tiempo (u otra unidad de uso) e indican el número de elementos que se ubican dentro de cada intervalo. Por lo tanto, sus datos deben organizarse en columnas que contengan el tiempo de inicio y el tiempo final de cada intervalo. Para los datos de tiempos de falla exactos, el tiempo de inicio y el tiempo final del intervalo son iguales (el tiempo de falla exacto.) Para datos censurados por la derecha, el tiempo final del intervalo es un valor faltante (*).
La predicción de garantía no utiliza datos censurados por la derecha. Si usted ingresa el tiempo de inicio del intervalo como un valor faltante (*), también debe debe ingresar el tiempo final del intervalo como un valor faltante.
Si sus datos están en forma de matriz triangular, que se utiliza comúnmente para registrar datos sin procesar de reclamos de garantía, usted primero debe reformatear sus datos a datos de tiempos antes de falla censurados arbitrariamente antes de realizar este análisis. Para obtener más información, vaya a Datos de garantía antes del proceso
La distribución que seleccione debe ajustarse adecuadamente a los datos
Si la distribución seleccionada no se ajusta a los datos de manera adecuada, las estimaciones del número esperado de fallas no serán exactas. Para determinar cuál distribución paramétrica se ajusta mejor a sus datos, utilice Gráfica de ID de distribución (Censura arbitraria).
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