Tabla de estimaciones de parámetros para Curva de crecimiento paramétrico

Las estimaciones de parámetros definen las estimaciones de los parámetros de mejor ajuste para el modelo elegido. Todas las demás gráficas y estadísticos de curva de crecimiento paramétrico se basan en este modelo.

El valor de la forma (β) depende de si su sistema mejora, se deteriora o permanece estable.

Si 0 < β < 1, la tasa de fallas/reparaciones es decreciente. Por lo tanto, su sistema mejora en el tiempo.
Si β = 1, la tasa de fallas/reparaciones es constante. Por lo tanto, su sistema permanece estable en el tiempo.
Si β > 1, la tasa de fallas/reparaciones es creciente. Por lo tanto, su sistema se deteriora en el tiempo.

Usted no puede determinar a partir de los parámetros estimados si el modelo seleccionado se ajusta adecuadamente a los datos. Utilice las gráficas y pruebas de tendencia para determinar si el modelo se ajusta adecuadamente a los datos.

Ejemplo de salida

Sistema: Sistema

Modelo: Proceso de la ley de potencia

Método de la estimación: Máxima verosimilitud

Cálculos del parámetro

		Error estándar	IC normal de 95%
Parámetro	Estimación	Error estándar	Inferior	Superior
Forma	1.10803	0.067	0.984256	1.24738
Escala	128.763	22.489	91.4369	181.325

Interpretación

Para los datos sobre aire acondicionado, Minitab utiliza el método de estimación de máxima verosimilitud para el modelo del proceso de ley de potencia. El parámetro de forma estimado es 1.10803 y el parámetro de escala estimado es 128.763.

El ingeniero puede estar 95% seguro de que el intervalo (0.984256, 1.24738) contiene la forma real de la población. Debido a que la estimación de forma no es significativamente diferente de 1, el ingeniero puede concluir que los sistemas fallan a una tasa constante en el tiempo.