Cuando usted realiza una prueba acelerada de vida útil, somete unidades a niveles de una variable de aceleración que son mucho más extremos que las condiciones normales en campo, a fin de acelerar el proceso de falla. Utilice las opciones en el cuadro de diálogo secundario Estimar para extrapolar información que se obtiene de la situación acelerada al valor de diseño o a las condiciones nomales en campo.
- Estimación de percentiles y probabilidades
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- Ingresar nuevos valores predictores: Ingrese nuevos valores o columnas de nuevos valores. El número de nuevos valores predictores debe ser igual al número de predictores en el modelo. El primer valor o columna corresponde a la primera variable en el modelo, el segundo valor o columna corresponde a la segunda variable y así sucesivamente. Por ejemplo, usted podría ingresar el valor de diseño, o condición común del campo, para las unidades.
- Usar valores predictores en datos (sólo almacenamiento): Utilice los valores predictores obtenidos de los datos para estimar percentiles y/o probabilidades de supervivencia. Para obtener resultados, usted debe especificar para almacenar por lo menos uno de los siguientes elementos: percentiles, límites de confianza, error estándar o probabilidades.
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- Estimar percentiles para porcentajes
- Ingrese los porcentajes para los cuales desea estimar los percentiles. Los porcentajes de los percentiles son el porcentaje de elementos que se espera que fallen hasta un momento en particular (percentil). Por lo tanto, cada valor que usted ingrese debe estar entre 0 y 100 y debería indicar el porcentaje de unidades que fallará. El nésimo percentil tiene n% de las observaciones por debajo y (100–n)% de las observaciones por encima.
- Por opción predeterminada, Minitab estima el percentil 50. Si desea ver el comienzo, la mitad y el fin del ciclo de vida útil del producto para un valor predictor determinado, ingrese 10 50 90 (los percentiles 10, 50, 90). Minitab luego estima cuánto tiempo se requiere para que 10% de las unidades fallen, 50% de las unidades fallen y 90% de las unidades fallen.
- Almacenar percentiles
- Indique si desea almacenar los percentiles, el error estándar de los percentiles o los límites de confianza de los percentiles. Minitab almacena los valores en columnas separadas de la hoja de trabajo.
- Estimar probabilidades para tiempos
- Ingrese los tiempos para los cuales desea estimar probabilidades de supervivencia o probabilidades de falla acumulada.
- Estimar probabilidades de supervivencia: Estime la proporción de unidades que sobreviven más allá de un tiempo dado. Utilice estos valores para determinar si su producto cumple con los requisitos de fiabilidad o para comparar la fiabilidad de dos o más diseños de un producto. Para obtener más información, vaya a ¿Qué es la probabilidad de supervivencia?
- Estimar probabilidades de falla acumulada: Estime la probabilidad de que las unidades fallen antes de un tiempo dado. La probabilidad de falla acumulada es 1 menos la probabilidad de supervivencia.
- Almacenar probabilidades
- Indique si desea almacenar las probabilidades (de supervivencia o falla acumulada) o los límites de confianza para las probabilidades. Minitab almacena los valores en una columna separada de la hoja de trabajo.
- Nivel de confianza
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Ingrese un nivel de confianza entre 0 y 100. Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que usted puede estar 95% seguro de que el intervalo contiene el parámetro de población real. Es decir, si recolectó 100 muestras aleatorias de la población, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que contengan el valor real del parámetro de población (si todos los datos se pudieran recolectar y analizar).
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Un nivel de confianza más bajo, como por ejemplo 90%, produce un intervalo de confianza más estrecho y puede reducir el tamaño de la muestra o el tiempo de las pruebas que se requiere. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el parámetro de población disminuye.
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Un nivel de confianza más alto, como por ejemplo de 99%, aumenta la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el parámetro de población. Sin embargo, la prueba podría requerir un tamaño de muestra más grande o un tiempo de pruebas más largo para obtener un intervalo de confianza que sea suficientemente estrecho para ser útil.
- Intervalos de confianza
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En la lista desplegable, indique si desea que Minitab muestre un intervalo de confianza bilateral (Bilateral) o un intervalo de unilateral (Límite inferior o Límite superior). Un intervalo unilateral generalmente requiere menos observaciones y menos tiempo de pruebas para estar estadísticamente seguro sobre la conclusión. Muchos estándares de confiabilidad se definen en términos del escenario de la peor situación, que se representa por un borde inferior.
