Igualdad de parámetros para Análisis de distribución paramétrico (Censura por la derecha)

En este tema

Prueba para igualdad de parámetros de escala y ubicación
Prueba para igualdad de parámetros de escala
Prueba para igualdad de parámetros de ubicación
Intervalos de confianza de Bonferroni para parámetros de forma o escala
Intervalos de confianza de Bonferroni para parámetros de ubicación

Prueba para igualdad de parámetros de escala y ubicación

Usted puede probar si dos o más conjuntos de datos provienen de la misma distribución (población). Si los conjuntos de datos provienen de la misma distribución, deberían tener parámetros iguales.

Una prueba de chi-cuadrada simultánea determina si los parámetros de distribución para los dos conjuntos de datos son significativamente diferentes entre sí. Compare el valor p con su valor α predeterminado.

Si el valor p es menor que el valor α, entonces usted puede concluir que por lo menos uno de los parámetros de distribución para los conjuntos de datos es significativamente diferente.
Si el valor p es mayor que el valor α, entonces usted no puede concluir que los parámetros de distribución para los conjuntos de datos son significativamente diferentes.

Si los conjuntos de datos provienen de distribuciones diferentes (el valor p es menor que el valor α), entonces examine los resultados de las pruebas individuales para igualdad de parámetros de forma (o de ubicación) y escala. Utilizando los resultados de las pruebas individuales, usted puede determinar si las diferencias entre las distribuciones ocurren en el parámetro de escala (forma para la distribución de Weibull), el parámetro de ubicación (escala para la distribución de Weibull) o en ambos parámetros.

Ejemplo de salida

Prueba para parámetros de ubicación y escala iguales

Chi-cuadrada	GL	P
18.6468	2	0.000

Interpretación

Para los datos sobre bobinas de motor, la prueba busca determinar si el tiempo para fallar a 80°C y el tiempo para fallar a 100°C provienen de la misma distribución.

Debido a que el valor p de 0.000 para la prueba simultánea es menor que el valor α de 0.05, usted puede concluir que por lo menos uno de los parámetros de la distribución de 80° C es significativamente diferente de los parámetros de la distribución de 100° C. Por lo tanto, los dos conjuntos de datos no provienen de la misma distribución.

Prueba para igualdad de parámetros de escala

Si la prueba simultánea para igualdad de parámetros de escala y ubicación indica una diferencia estadísticamente significativa, entonces la prueba para igualdad de parámetros de escala puede ayudar a determinar si las diferencias entre las distribuciones ocurren dentro de los parámetros de escala.

Una prueba de chi-cuadrada determina si los parámetros de escala para los conjuntos de datos son significativamente diferentes entre sí. Compare el valor p con su valor α predeterminado. Si usted está probando más de un parámetro de una distribución, tales como la ubicación y la escala, ajuste el valor α para representar varias pruebas. En este ejemplo, se prueban dos parámetros, por lo que el valor α para cada prueba es 0.05/2=0.025.

Si el valor p es menor que el valor α, entonces usted puede concluir que los parámetros de escala para los conjuntos de datos son significativamente diferentes. Cuando exista una diferencia significativa, examine los intervalos de confianza de Bonferroni para los parámetros a fin de identificar la magnitud de las diferencias en el parámetro entre las distribuciones.
Si el valor p es mayor que el valor α, entonces usted no puede concluir que los parámetros de escala para los conjuntos de datos son significativamente diferentes.

Ejemplo de salida

Prueba para parámetros de escala iguales

Chi-cuadrada	GL	P
5.29599	1	0.021

Interpretación

Para los datos sobre bobinas de motor, la prueba busca determinar si el tiempo para fallar a 80°C tiene o no el mismo parámetro de escala que el tiempo para fallar a 100°C.

Debido a que el valor p de 0.021 es menor que el valor α de 0.025, usted puede concluir que los parámetros de escala para la distribución de tiempo para fallar a 80°C y a 100° C son significativamente diferentes. Examine los intervalos de confianza de Bonferroni para los parámetros de escala a fin de identificar la magnitud de las diferencias en los parámetros de escala entre las dos distribuciones.

Prueba para igualdad de parámetros de ubicación

Si la prueba simultánea para igualdad de parámetros de escala y ubicación indica una diferencia estadísticamente significativa, examine la prueba para igualdad de parámetros de ubicación para determinar si las diferencias entre las distribuciones ocurren dentro de los parámetros de ubicación.

Una prueba de chi-cuadrada determina si los parámetros de ubicación para los dos conjuntos de datos son significativamente diferentes entre sí. Compare el valor p con su valor α predeterminado. Si usted está probando más de un parámetro de una distribución, tales como la ubicación y la escala, ajuste el valor α para representar varias pruebas. En este ejemplo, se prueban dos parámetros, por lo que el valor α para cada prueba es 0.05/2=0.025.

Si el valor p es menor que el valor α, entonces usted puede concluir que los parámetros de ubicación para los conjuntos de datos son significativamente diferentes. Si existe una diferencia significativa, entonces examine los intervalos de confianza de Bonferroni para los parámetros a fin de identificar la magnitud de las diferencias en el parámetro entre las distribuciones.
Si el valor p es mayor que el valor α, entonces usted no puede concluir que los parámetros de ubicación para los conjuntos de datos sean significativamente diferentes.

Ejemplo de salida

Prueba para parámetros de ubicación iguales

Chi-cuadrada	GL	P
11.2988	1	0.001

Interpretación

Para los datos sobre bobinas de motor, la prueba busca determinar si el tiempo para fallar a 80°C tiene el mismo parámetro de ubicación que el tiempo para fallar a 100°C.

Debido a que el valor p de 0.001 es menor que el valor α de 0.025, usted puede concluir que los parámetros de ubicación para la distribución de tiempo para fallar a 80°C y a 100° C son significativamente diferentes. Examine los intervalos de confianza de Bonferroni para los parámetros de ubicación a fin de identificar la magnitud de las diferencias en los parámetros de ubicación entre las dos distribuciones.

Intervalos de confianza de Bonferroni para parámetros de forma o escala

Si una prueba para igualdad de parámetros de escala o igualdad de parámetros de forma indica una diferencia estadísticamente significativa, entonces examine los intervalos de confianza de Bonferroni para determinar la magnitud de la diferencia.

También puede comparar los intervalos de múltiples muestras para ver qué parámetros son diferentes. Si el intervalo de confianza para la relación de dos parámetros contiene 1, entonces usted no puede concluir que los dos parámetros son diferentes.

Ejemplo de salida

Bonferroni 95.0% (indiv 97.50%) simultáneo IC

Parámetro de escala para Temp80 dividido entre:

Variable	Inferior	Estimación	Superior
Temp100	1.011	1.503	2.236

Interpretación

Para los datos sobre bobinas de motor, los valores probables para el parámetro de escala de Temp100 van de 1.011 a 2.236 veces más grandes que el parámetro de escala de Temp80, siendo la relación estimada 1.503.

Intervalos de confianza de Bonferroni para parámetros de ubicación

Si una prueba de igualdad de parámetros de ubicación indica una diferencia estadísticamente significativa, entonces examine los intervalos de confianza de Bonferroni para determinar la magnitud de la diferencia.

Ejemplo de salida

Bonferroni 95.0% (indiv 97.50%) simultáneo IC

Parámetro de ubicación para Temp80 restado de:

Variable	Inferior	Estimación	Superior
Temp100	-0.7734	-0.4640	-0.1546

Interpretación

Para los datos sobre bobinas de motor, los valores probables para el parámetro de ubicación de Temp80 van de 0.1546 a 0.7734 veces más grandes que el parámetro de ubicación de Temp100, siendo la diferencia estimada 0.464.