Un ingeniero especializado en fiabilidad desea evaluar la fiabilidad de un nuevo tipo de silenciador y estimar la proporción de reclamos de garantía que se pueden esperar con una garantía de 50,000 millas. El ingeniero recopila datos de fallas sobre ambos tipos de silenciadores: los antiguos y los nuevos. Los silenciadores se inspeccionaban cada 10,000 millas para detectar fallos.
El ingeniero registra el número de fallas por cada intervalo de 10,000 millas. Por lo tanto, los datos están censurados por intervalos. El ingeniero lo utiliza Análisis de distribución no paramétrico para determinar la probabilidad de fallo en distintos intervalos de kilometraje y para estimar el porcentaje de silenciadores que sobrevivirán hasta al menos 50.000 millas. El ingeniero también desea validar los resultados correspondientes que se obtuvieron usando un análisis paramétrico:
Utilizando la tabla de Estimaciones de Turnbull, el ingeniero puede determinar la probabilidad de falla en varios intervalos de millas. Para el tipo anterior de silenciadores, se espera que aproximadamente 19.3% de los silenciadores falle entre 50,000 y 60,000 millas. Para el nuevo tipo de silenciadores, se espera que aproximadamente 10.3% de los silenciadores falle entre 50,000 y 60,000 millas.
El ingeniero también puede determinar qué proporción de silenciadores se espera que sobreviva por lo menos 50,000 millas. Para los silenciadores antiguos, la probabilidad de sobrevivir después de 50,000 millas es aproximadamente 75.3%. Para los nuevos silenciadores, la probabilidad de sobrevivir después de 50,000 millas es aproximadamente 95.4%. Estas probabilidades concuerdan con los resultados que obtuvo el ingeniero utilizando un análisis paramétrico con una distribución de Weibull.
El análisis almacena una definición de datos de fiabilidad que incluye las columnas de muestra y el esquema de censura. Seleccione la definición para ejecutar rápidamente Gráfica de ID de distribución, Gráfica de revisión general de distribuciones, Análisis de distribución paramétrico, y Análisis de distribución no paramétrico sobre los mismos datos.
| Información de censura | Conteo |
|---|---|
| Valor censurado por la derecha | 83 |
| Valor censurado del intervalo | 965 |
| Valor censurado por la izquierda | 1 |
| Intervalo | Probabilidad de falla | Error estándar | |
|---|---|---|---|
| Inferior | Superior | ||
| * | 10000 | 0.000953 | 0.0009528 |
| 10000 | 20000 | 0.005720 | 0.0023284 |
| 20000 | 30000 | 0.026692 | 0.0049766 |
| 30000 | 40000 | 0.075310 | 0.0081477 |
| 40000 | 50000 | 0.138227 | 0.0106563 |
| 50000 | 60000 | 0.192564 | 0.0121746 |
| 60000 | 70000 | 0.228789 | 0.0129693 |
| 70000 | 80000 | 0.135367 | 0.0105629 |
| 80000 | 90000 | 0.117255 | 0.0099333 |
| 90000 | * | 0.079123 | * |
| Probabilidad de supervivencia | Error estándar | IC normal de 95.0% | ||
|---|---|---|---|---|
| Tiempo | Inferior | Superior | ||
| 10000 | 0.999047 | 0.0009528 | 0.997179 | 1.00000 |
| 20000 | 0.993327 | 0.0025137 | 0.988400 | 0.99825 |
| 30000 | 0.966635 | 0.0055448 | 0.955767 | 0.97750 |
| 40000 | 0.891325 | 0.0096094 | 0.872491 | 0.91016 |
| 50000 | 0.753098 | 0.0133137 | 0.727004 | 0.77919 |
| 60000 | 0.560534 | 0.0153241 | 0.530499 | 0.59057 |
| 70000 | 0.331745 | 0.0145374 | 0.303252 | 0.36024 |
| 80000 | 0.196378 | 0.0122655 | 0.172338 | 0.22042 |
| 90000 | 0.079123 | 0.0083342 | 0.062788 | 0.09546 |
| Información de censura | Conteo |
|---|---|
| Valor censurado por la derecha | 210 |
| Valor censurado del intervalo | 839 |
| Intervalo | Probabilidad de falla | Error estándar | |
|---|---|---|---|
| Inferior | Superior | ||
| 20000 | 30000 | 0.002860 | 0.0016488 |
| 30000 | 40000 | 0.010486 | 0.0031451 |
| 40000 | 50000 | 0.032412 | 0.0054678 |
| 50000 | 60000 | 0.102955 | 0.0093830 |
| 60000 | 70000 | 0.170639 | 0.0116151 |
| 70000 | 80000 | 0.248808 | 0.0133481 |
| 80000 | 90000 | 0.231649 | 0.0130259 |
| 90000 | * | 0.200191 | * |
| Probabilidad de supervivencia | Error estándar | IC normal de 95.0% | ||
|---|---|---|---|---|
| Tiempo | Inferior | Superior | ||
| 30000 | 0.997140 | 0.0016488 | 0.993909 | 1.00000 |
| 40000 | 0.986654 | 0.0035430 | 0.979710 | 0.99360 |
| 50000 | 0.954242 | 0.0064517 | 0.941597 | 0.96689 |
| 60000 | 0.851287 | 0.0109856 | 0.829756 | 0.87282 |
| 70000 | 0.680648 | 0.0143949 | 0.652435 | 0.70886 |
| 80000 | 0.431840 | 0.0152936 | 0.401865 | 0.46181 |
| 90000 | 0.200191 | 0.0123546 | 0.175976 | 0.22441 |