Utilice la gráfica de probabilidad para evaluar en qué grado la distribución que usted seleccionó se ajusta a sus datos. Si los puntos siguen de cerca la línea ajustada, entonces puede presuponer que la distribución se ajusta a los datos razonablemente bien.
Para la muestra Temp80 de los datos sobre bobinas de motor, los puntos parecen seguir la línea ajustada. Por lo tanto, usted puede presuponer que la distribución lognormal es una opción apropiada para los datos. La línea ajustada se basa en una distribución lognormal con ubicación = 4.09267 y escala = 0.486216.
La gráfica de supervivencia ilustra la probabilidad de que el elemento sobreviva hasta un tiempo particular. Por lo tanto, la gráfica de supervivencia muestra la fiabilidad del producto en el tiempo.
Cuando usted detiene el cursor en la curva de supervivencia, Minitab muestra una tabla de tiempos de falla y probabilidades de supervivencia.
Utilice esta gráfica solo cuando la distribución se ajuste adecuadamente a los datos. Si la distribución no se ajusta adecuadamente a los datos, estos estimados serán inexactos. Utilice la gráfica de ID de distribución, gráfica de probabilidad y medidas de bondad de ajuste para determinar si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos.
Para los datos sobre bobinas de motor, la probabilidad de que las bobinas de motor sobrevivan a una temperatura de 80º C durante por lo menos 50 horas es de aproximadamente 60%. La función de supervivencia se basa en la distribución lognormal con ubicación = 4.09267 y escala = 0.486216.
Para describir la fiabilidad del producto en términos del momento en que este falla, la gráfica de falla acumulada muestra el porcentaje acumulado de elementos que fallan a un tiempo particular, t. La función de falla acumulada representa 1 − función de supervivencia.
Cuando usted detiene el cursor sobre la curva, Minitab muestra la probabilidad de falla acumulada y el tiempo de falla.
Utilice esta gráfica solo cuando la distribución se ajuste adecuadamente a los datos. Si la distribución no se ajusta adecuadamente a los datos, estos estimados serán inexactos. Utilice la gráfica de ID de distribución, gráfica de probabilidad y medidas de bondad de ajuste para determinar si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos.
Para los datos sobre bobinas de motor, la probabilidad de que las bobinas de motor fallen a las 70 horas a una temperatura de 80º C es de aproximadamente 60%. La función de falla acumulada se basa en la distribución lognormal con ubicación = 4.09267 y escala = 0.486216.
La forma de función de riesgo se determina con base en los datos y la distribución elegida. Cuando usted detiene el cursor en la curva de riesgo, Minitab muestra una tabla de tiempos de falla y tasas de riesgo.
Utilice esta gráfica solo cuando la distribución se ajuste adecuadamente a los datos. Si la distribución no se ajusta adecuadamente a los datos, estos estimados serán inexactos. Utilice la gráfica de ID de distribución, gráfica de probabilidad y medidas de bondad de ajuste para determinar si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos.
Para la variable Temp80 de los datos sobre bobinas de motor, la función de riesgo se basa en la distribución lognormal con ubicación = 4.09267 y escala = 0.486216. A una temperatura de 80° C, la tasa de riesgo aumenta hasta aproximadamente 100 horas, luego disminuye lentamente.
Para los datos sobre múltiples fallas, Minitab muestra gráficas para cada modo de falla.
La probabilidad que tienen los brazos rociadores de sobrevivir a las roturas en 200 ciclos es de 95% y de sobrevivir a las obstrucciones en 1500 ciclos es de aproximadamente 20%.
La tasa de riesgo para roturas aumenta ligeramente con el tiempo, pero para obstrucciones disminuye en el tiempo.