Especificar los métodos de estimación para Análisis de distribución paramétrico (Censura por la derecha)

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Método de estimación

Máxima verosimilitud: Estime los parámetros de la distribución maximizando la función de probabilidad.
Mínimos cuadrados (tiempo de falla(X) en el rango(Y)): Estime los parámetros de la distribución ajustando una línea de regresión a los puntos de una gráfica de probabilidad.

Para obtener más información sobre estos dos métodos, vaya a Método de estimación de mínimos cuadrados y método de estimación de máxima verosimilitud.

Asumir forma común (pendiente-Weibull) o escala (1/pendiente-otras distribuciones)

Seleccione esta opción para estimar los parámetros utilizando un parámetro de forma o escala común para la distribución. Para obtener información sobre cómo este supuesto afecta el método de estimación, vaya a Método de estimación de mínimos cuadrados y método de estimación de máxima verosimilitud y haga clic en "Presuponer parámetros de forma o escala común para análisis de distribución paramétrico".

Análisis de Bayes

Nota

Si tiene pocas o ninguna falla en sus datos, debería usar las opciones del análisis de Bayes para especificar parámetros de distribución históricos y obtener los intervalos de confianza para sus resultados. Para obtener más información, vaya a Cómo realizar un análisis de fiabilidad con pocas o ninguna falla.

Establecer forma (pendiente-Weibull) o escala (1/pendiente-otras distribuciones) en: Para estimar otros coeficientes del modelo mientras se mantiene fijo el parámetro de forma o escala, ingrese un valor que se utilizará como el parámetro de forma o escala para todas las variables de respuesta o ingrese un número de valores que sea equivalente al número de variables de respuesta.
Establecer valor umbral en: Para estimar otros coeficientes del modelo mientras se mantiene fijo el parámetro umbral, ingrese un valor que se utilizará para el parámetro umbral para todas las variables o ingrese una lista de valores que sean equivalentes al número de variables de respuesta. No ingrese un parámetro umbral si la distribución que seleccionó no tiene un parámetro umbral. Si la distribución tiene un parámetro umbral y usted no ingresa un valor, Minitab estima el parámetro umbral.

Estimar percentiles para estos porcentajes adicionales

Ingrese los porcentajes para los cuales desea estimar los percentiles. El porcentaje de un percentil es el porcentaje de elementos que se espera que fallen hasta un momento en particular (percentil). Por lo tanto, cada valor que usted ingrese debe estar entre 0 y 100 y debería indicar el porcentaje de elementos que fallará. El enésimo percentil tiene n% de las observaciones por debajo y (100 – n)% de las observaciones por encima.

Estimar probabilidades para estos tiempos (valores)

Ingrese uno o más tiempos o una columna de tiempos para los cuales desea calcular las probabilidades de supervivencia o las probabilidades acumuladas de falla.

Estimar probabilidades de supervivencia: Estime la proporción de unidades que sobreviven más allá de un tiempo dado. 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. Para obtener más información, vaya a ¿Qué es la probabilidad de supervivencia?
Estimar probabilidades de falla acumulada: Estime la probabilidad de que las unidades fallen antes de un tiempo dado. La probabilidad de falla acumulada es 1 menos la probabilidad de supervivencia.

Nivel de confianza

Ingrese un nivel de confianza entre 0 y 100. Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que usted puede estar 95% seguro de que el intervalo contiene el parámetro de población real. Es decir, si recolectó 100 muestras aleatorias de la población, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que contengan el valor real del parámetro de población (si todos los datos se pudieran recolectar y analizar).

Un nivel de confianza más bajo, como por ejemplo 90%, produce un intervalo de confianza más estrecho y puede reducir el tamaño de la muestra o el tiempo de las pruebas que se requiere. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el parámetro de población disminuye.

Un nivel de confianza más alto, como por ejemplo de 99%, aumenta la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el parámetro de población. Sin embargo, la prueba podría requerir un tamaño de muestra más grande o un tiempo de pruebas más largo para obtener un intervalo de confianza que sea suficientemente estrecho para ser útil.

Intervalos de confianza

En la lista desplegable, indique si desea que Minitab muestre un intervalo de confianza bilateral (Bilateral) o un intervalo de unilateral (Límite inferior o Límite superior). Un intervalo unilateral generalmente requiere menos observaciones y menos tiempo de pruebas para estar estadísticamente seguro sobre la conclusión. Muchos estándares de confiabilidad se definen en términos del escenario de la peor situación, que se representa por un borde inferior.

Nota

Solo podrá especificar un nivel de confianza y calcular los intervalos de confianza cuando seleccione Máxima verosimilitud en Método de estimación.