Especificar percentiles y probabilidades para estimar para Análisis de distribución paramétrico

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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

Seleccione si estimar probabilidades adicionales de supervivencia o probabilidades acumulativas de fallo. Luego, introduce los tiempos de las probabilidades.

Probabilidades de supervivencia para los siguientes momentos: 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?.
Probabilidades de falla acumuladas para los siguientes momentos: 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.
Valores de tiempo: Introduce una o más veces separadas por espacios o introduce una sola columna de la hoja de cálculo.

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

Desde la lista desplegable, indica si quieres que Minitab muestre un intervalo de confianza bilateral (Bilateral) o un intervalo de confianza 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

Puedes especificar un nivel de confianza y calcular intervalos de confianza solo cuando seleccionas Máxima verosimilitud entre Método de estimación en Ajuste de distribución.