Método de estimación de Kaplan-Meier para Análisis de distribución no paramétrico (Censura por la derecha)

El MTTF (tiempo promedio para fallar) y la mediana son medidas del centro de la distribución. El IQR es una medida de la dispersión de la distribución.

Las probabilidades de supervivencia indican la probabilidad de que el producto sobreviva hasta un tiempo particular. 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.

Los estimados no paramétricos no dependen de ninguna distribución particular y, por lo tanto, se recomienda utilizarlos cuando ninguna distribución se ajuste adecuadamente a los datos.

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

La función de riesgo empírico siempre genera una función creciente; por lo tanto, se presupone que la probabilidad de falla aumenta en función de la antigüedad.

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.