Utilízalo Análisis de
distribución no paramétrico para estimar la fiabilidad de un producto cuando ninguna distribución paramétrica encaja adecuadamente con tus datos.
Dependiendo del método no paramétrico que elija, usted puede hacer lo siguiente:
- Estimar el porcentaje de elementos que fallarán o sobrevivirán en distintos intervalos de tiempo
- Mostrar las gráficas de supervivencia y riesgo para ver las probabilidades de falla y supervivencia
- Probar la igualdad de las curvas de supervivencia de múltiples muestras
Usted también puede utilizar un análisis de distribución no paramétrico para validar y comparar los resultados de un análisis de distribución paramétrico. Un análisis de distribución no paramétrico es menos eficiente que un análisis paramétrico con un modelo de distribución adecuado, por lo que a menudo produce intervalos de confianza más anchos. Sin embargo, debido a que un análisis no paramétrico no requiere ajustar ninguna distribución a sus datos, sus resultados no se verán afectados negativamente por un ajuste de distribución deficiente.
Utiliza este análisis para los tiempos exactos de fallo o para cualquier esquema de censura.
- Datos exactos de fallo
- Registrar el tiempo de fallo en un punto fijo antes del final del estudio o prueba de fiabilidad
- Datos censurados por la derecha
- Registra un momento en que la unidad aún sobrevivió al final del estudio o prueba de fiabilidad. Por ejemplo, un paciente puede abandonar un estudio antes de que termine, o una unidad sigue funcionando después del tiempo asignado para las pruebas. El tiempo exacto de fallo es desconocido, pero sin duda ocurrirá más allá del tiempo asignado para el estudio.
- Datos censurados por intervalo
- Se desconoce el tiempo exacto de fallo, pero ocurrió en un intervalo conocido. Por ejemplo, una unidad seguía funcionando a las 12 cuando el ingeniero de fiabilidad se marchaba para un descanso a mediodía. Al regresar el ingeniero a las 12:30, notaron que la unidad había fallado. Así, la unidad fallaba en el intervalo que comenzaba a las 12 y terminaba a las 12:30.
- Datos censurados por la izquierda
- Los datos censurados por la izquierda son un caso especial de punto de datos censurado por intervalo donde el punto de inicio del intervalo puede ser el tiempo 0 o puede ser desconocido. El ingeniero solo sabe que la unidad falló en un momento específico desde el inicio de la prueba de fiabilidad.
En este análisis, la censura por intervalos permite especificar datos censurados a la izquierda y datos que combinan diferentes tipos de censura. Para obtener más información, vaya a Censura de los datos.
Cuando su producto falla de diferentes maneras, utilice un análisis de modos de falla para evaluar el impacto de cada tipo de falla en la confiabilidad general. Se presupone que cada modo de falla es independiente. Al analizar cada modo de falla individualmente, será más fácil para usted asignar prioridades a sus esfuerzos de mejora.
Sugerencia
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.
Dónde encontrar este análisis
Para realizar un análisis de distribución no paramétrica, elige .
Cuándo utilizar un análisis alternativo
- Los métodos paramétricos proporcionan resultados más precisos y estiman más tipos de funciones cuando el modelo de distribución paramétrica asumido es correcto. Por lo tanto, si usted puede ajustar una distribución paramétrica a sus datos, utilice Análisis de
distribución paramétrico.
- Para determinar si una distribución paramétrica se ajusta adecuadamente a tus datos, utiliza Gráfica de ID de
distribución.
