Introduce tus criterios para Plan de pruebas de estimación

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Introduce información de planificación para determinar el tamaño de la muestra y estimar percentiles o fiabilidades con un grado de precisión especificado. La información de planificación puede provenir de especificaciones de diseño, opiniones de expertos, estimaciones históricas, pequeños estudios piloto u otras fuentes.

Nota

Los datos que usted recolecta para una prueba de estimación pueden ser censurados o no censurados. Un plan de pruebas censurado por tiempo o censurado por falla a menudo provee resultados precisos al tiempo que minimiza los costos de las pruebas. Para obtener más información, vaya a Censura de los datos.

En Distribución, selecciona una distribución para modelar tus datos.
Basa tu decisión sobre la distribución en el conocimiento del proceso o en una evaluación del ajuste de la distribución. Para obtener más información, vaya a Ajuste de distribución para el análisis de fiabilidad.
Desde Especifique los valores de planificación para los parámetros, seleccione qué valores usar para describir la distribución del paso anterior.
Para las distribuciones excepto la exponencial, proporcione una de las siguientes.
- Ambos parámetros de distribución
- Ya sea un parámetro de distribución y un punto percentil
- Dos puntos porcentuales
La distribución exponencial tiene solo 1 parámetro. Proporciona uno de los siguientes:
- El parámetro de escala
- Un punto percentil
Si seleccionas una opción con un punto percentil, las especificaciones incluyen el valor percentil y el porcentaje. Por ejemplo, si esperas que el 15% de las unidades fallen en 100.000 ciclos, introduce 100.000 en Valor percentil y 15 en Porcentaje.

Opcionalmente, selecciona que un valor de planificación para un parámetro de distribución es un valor fijo y conocido. No utilices esta opción a menos que haya una razón física o histórica de peso.

Suponer que se conoce la forma

La opción disponible para una distribución de Weibull.

Suponer que se conoce la escala

La opción disponible para una distribución distinta a la de Weibull o la distribución exponencial.

Si selecciona esta opción, Minitab presupone que usted no necesita estimar este parámetro. Por lo tanto, se requiere un tamaño de muestra más pequeño.
En Parámetro para estimar, seleccione una opción para indicar qué desea determinar.
- Percentil para porcentaje: Estime el tiempo en el cual fallará cierto porcentaje de las unidades. Este valor es útil para determinar el período de garantía de un producto. Ingrese un valor entre 0 y 100 para indicar el porcentaje de unidades que fallará. El enésimo percentil tiene n% de las observaciones por debajo y (100–n)% de las observaciones por encima. Para ver los valores de porcentaje que corresponden a los parámetros de diferentes distribuciones, vaya a Determinar los requisitos de tamaño de la muestra para estimar parámetros.
- Confiabilidad en tiempo: Estime el porcentaje de unidades que sobrevivirán cierta cantidad de tiempo. Este valor es útil para estimar cuántas unidades sobreviven durante un tiempo de garantía. El tiempo podría ser una medición de tiempo estándar, como número de horas u otra medición que indique una cierta cantidad de uso, como número de ciclos, número de unidades de peso, y así sucesivamente.
Especifica cómo definir la precisión para la prueba. Luego, especifica el Valores de precisión.
1. De Precisiones como distancias, seleccione si medir la precisión como una distancia desde la estimación de fiabilidad hasta el límite inferior o superior del intervalo de confianza (IC). Seleccionar el borde inferior es común porque muchos estándares de fiabilidad se definen en términos del escenario de la peor situación.
2. Introduce uno o más valores de precisión para indicar la distancia máxima desde el límite de confianza hasta la estimación. Introduce valores mayores que 0. Por ejemplo, supongamos que quieres estimar el percentil 10 de tu distribución de tiempos de fallo, y el límite inferior no debe ser más de 25 horas menor que tu estimación. En Valores de precisión, ingrese 25.
Nota
La precisión de un plan de pruebas de estimación se basa en el ancho del intervalo de confianza del parámetro que está estimando. Un intervalo de confianza más ancho provee una estimación menos precisa, pero requiere menos unidades para la prueba.