Ejemplo de Curva de crecimiento paramétrico

Un ingeniero especializado en fiabilidad evalúa la tasa de fallas de una unidad específica de aire acondicionado que se utiliza en aviones a reacción comerciales. El ingeniero recoge datos sobre las fallas de las unidades de aire acondicionado en 13 aviones. Cada vez que fallaba una unidad, era reparada y puesta de nuevo en servicio.

El ingeniero desea determinar si la tasa de fallas está aumentando, disminuyendo o si permanece constante en el tiempo. Para estos datos, se retiraron de servicio las unidades que no fueran de aire acondicionado. Todos los tiempos hasta producirse las fallas son exactos.

  1. Abra los datos de muestra, FiabilidadAireAcond.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de sistema reparable > Curva de crecimiento paramétrico.
  3. Seleccione Los datos son tiempos exactos de falla/retiro.
  4. En Variables/Variables iniciales, ingrese Falla.
  5. En ID de sistema(opcional), ingrese Sistema.
  6. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

La estimación de la forma (1.10803) está cerca de 1, lo cual indica que la tasa de fallas es casi constante en el tiempo. El ingeniero puede estar 95% seguro de que el intervalo (0.984256, 1,24738) contiene la forma real de la distribución de la población.

La prueba de igualdad de parámetros de forma indica que no existe evidencia suficiente para concluir que los sistemas provienen de poblaciones con formas diferentes (valor p = 0.539). Por lo tanto, el ingeniero puede presuponer que la estimación agrupada de la forma es razonable.

En un nivel α de 0.05, ninguna de las pruebas para tendencia es significativa (valor p = 0.107; valor p = 0.448, valor p = 0.388; valor p = 0.688, valor p = 0.389). Por lo tanto, el ingeniero no tiene suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula y concluir que existe una tendencia.

La gráfica de eventos no muestra una tendencia decreciente o creciente. Los tiempos entre fallas parecen ser constantes.

La gráfica de la función acumulada media de fallas muestra una relación lineal, lo que también indica que la tasa de fallas del sistema es relativamente constante.

Sistema:  Sistema
Modelo: Proceso de la ley de potencia
Método de la estimación: Máxima verosimilitud

Cálculos del parámetro



Error
estándar
IC normal de 95%
ParámetroEstimaciónInferiorSuperior
Forma1.108030.0670.9842561.24738
Escala128.76322.48991.4369181.325

Prueba para parámetros de forma iguales

Chi-cuadrada de la relación de verosimilitud modificada de Bartlett
Estadística de prueba10.88
Valor p0.539
GL12

Pruebas de tendencia


MIL-Hdbk-189De Laplace

Basado
en TTT
AgrupadoBasado
en TTT
Agrupado



Anderson-Darling
Estadística de prueba378.17378.280.86-0.400.94
Valor p0.1070.4480.3880.6880.389
GL424400