Estimaciones de riesgo y densidad para Análisis de distribución no paramétrico (Censura por la derecha)

La función de riesgo ofrece una medida de la probabilidad de falla como una función de cuánto tiempo sobrevive la unidad (la tasa de fallas instantánea en un tiempo particular, t).

Aunque la función de riesgo no paramétrica no depende de una distribución específica, usted puede utilizarla para ayudar a determinar cuál distribución podría ser apropiada para modelar los datos si decidiera usar métodos de estimación paramétricos. Seleccione una distribución que tenga una función de riesgo semejante a la función de riesgo no paramétrica.

Las estimaciones de densidad describen la distribución de los tiempos de falla y ofrecen una medida de la probabilidad de que un producto falle en tiempos particulares.

Aunque la función de densidad no paramétrica no depende de una distribución específica, usted puede utilizarla para ayudar a determinar cuál distribución podría ser apropiada para modelar los datos si decidiera usar un método de estimación paramétrico. Seleccione una distribución que tenga una función de densidad semejante a la función de densidad no paramétrica.

Utilice las pruebas de log-rango y de Wilcoxon para comparar las curvas de supervivencia de dos o más conjuntos de datos. Cada prueba detecta diferentes tipos de diferencias entre las curvas de supervivencia. Por lo tanto, utilice ambas pruebas para determinar si las curvas de supervivencia son iguales.

La prueba de log-rango compara el número real y esperado de fallas entre las curvas de supervivencia en cada tiempo de falla.

La prueba de Wilcoxon es una prueba de log-rango ponderada por el número de elementos que aún sobreviven en cada punto en el tiempo. Por lo tanto, la prueba de Wilcoxon otorga mayor ponderación a los tiempos de falla temprana.