Métodos y fórmulas para la gráfica de probabilidad en Identificación de distribución individual

Gráfica de probabilidad

Las gráficas de probabilidad incluyen:

  • Puntos, que son los percentiles estimados para las probabilidades correspondientes de un conjunto de datos ordenados.
  • Líneas centrales, que representan el percentil esperado de la distribución basado en las estimaciones de los parámetros de máxima verosimilitud. Si la distribución provee un ajuste adecuado para los datos, los puntos se encuentran a lo largo de la línea del medio.

Probabilidades estimadas

Minitab estima la probabilidad (P) que se utiliza para calcular los puntos de la gráfica usando los siguientes métodos.

  • Rango de medianas (método de Benard)
  • Rango de medias (estimación de Herd-Johnson)
  • Kaplan-Meier modificado (Hazen)
  • Estimación de Kaplan-Meier de límite de producto

Notación

TérminoDescription
nNúmero de observaciones
iRango de la iésima observación observada x(i), donde x(1), x(2),...x(n) son los estadísticos ordenados o los datos ordenados del más pequeño al más grande

Puntos de la gráfica

La línea intermedia de la gráfica de probabilidad se construye utilizando los cálculos de las coordenadas X y Y en esta tabla.

Distribución coordenada x coordenada y
Valor extremo más pequeño x ln(–ln(1 – p))
Valor extremo más grande x ln(–ln p)
Weibull ln(x) ln(–ln(1 – p))
Weibull de 3 parámetros ln(x – valor umbral) ln(–ln(1 – p))
Exponencial ln(x) ln(–ln(1 – p))
Exponencial de 2 parámetros ln(x – valor umbral) ln(–ln(1 – p))
Normal x Φ–1norm
Lognormal ln(x) Φ–1norm
Lognormal de 3 parámetros ln(x – valor umbral) Φ–1norm
Logística x
Loglogística ln(x)
Loglogística de 3 parámetros ln(x – valor umbral)
Gamma x Φ–1gamma
Gamma de 3 parámetros ln(x – valor umbral) Φ–1gamma
Nota

Debido a que los puntos de la gráfica no dependen de ninguna distribución, son los mismos (antes de ser transformados) para cualquier gráfica de probabilidad. Sin embargo, la línea ajustada difiere dependiendo de la distribución paramétrica que se haya elegido.

Notación

TérminoDescription
pLa probabilidad estimada
Φ-1normValor devuelto para p por la CDF inversa para la distribución normal estándar
Φ-1gammaValor devuelto para p por la CDF inversa para la distribución gamma incompleta
ln(x)El logaritmo natural de x

Percentiles y error est. de percentiles

Un percentil es un valor en una escala de 100 que indica el porcentaje de una distribución que es igual o está por debajo de ese valor. Por opción predeterminada, Minitab muestra tablas de percentiles para análisis de distribuciones paramétricas de percentiles comunes.

Los errores estándar de las estimaciones de percentiles son la raíz cuadrada de las varianzas.

, , , , , , , y denota las varianzas y covarianzas de las MLE de μ, σ, α, β, λ y θ tomadas del elemento adecuado de la inversa de la matriz de información de Fisher.

Las fórmulas utilizadas para estimaciones de percentiles y varianzas son las siguientes:

Distribución de valor extremo más pequeño

Percentil
Varianza

donde zp = ln[–ln(1 – p)], la CDF inversa de la distribución de valor extremo más pequeño

Distribución de valor extremo más grande

Percentil
Varianza

donde zp = ln[–-ln(p)], la CDF inversa de la distribución de valor extremo más grande

Distribución de Weibull

Percentil
Varianza

donde zp = ln[–ln(1 – p)], la CDF inversa de la distribución de valor extremo más pequeño

Distribución de Weibull de 3 parámetros

Percentil
Varianza

donde zp = ln[–ln(1 – p)], la CDF inversa de la distribución de valor extremo más pequeño

Distribución exponencial

Percentil
Varianza

Distribución exponencial de 2 parámetros

Percentil
Varianza

Distribución normal

Percentil
Varianza

donde zp = la CDF inversa de la distribución normal

Distribución lognormal

Percentil
Varianza

donde zp = la CDF inversa de la distribución normal

Distribución lognormal de 3 parámetros

Percentil
Varianza

donde zp = la CDF inversa de la distribución normal

Distribución logística

Percentil
Varianza

donde zp = ln[p/(1 – p)], la CDF inversa de la distribución logística

Distribución loglogística

Percentil
Varianza

donde zp = ln[p/(1 – p)], la CDF inversa de la distribución logística

Distribución loglogística de 3 parámetros

Percentil
Varianza

donde zp = ln[p/(1 – p)], la CDF inversa de la distribución logística

Distribución gamma

Percentil
Varianza

donde es la inversa de la distribución gamma incompleta regularizada

Distribución gamma de 3 parámetros

Percentil
Varianza

donde es la inversa de la distribución gamma incompleta regularizada

Límites de confianza para percentiles

Distribución Límites de confianza
Valor extremo más pequeño
Valor extremo más grande
Normal
Logística
Weibull
Exponencial
Lognormal
Loglogística
Weibull de 3 parámetros
Si λ < 0:
Si λ ≥ 0:
Exponencial de 2 parámetros
Si λ < 0:
Si λ ≥ 0:
Lognormal de 3 parámetros
Si λ < 0:
Si λ ≥ 0:
Loglogística de 3 parámetros
Si λ < 0:
Si λ ≥ 0:

Notación

TérminoDescription
KγEl percentil (1 + γ) / 2 de una distribución normal estándar