Pruebas de tendencia para Curva de crecimiento paramétrico

Cuando ajusta un modelo de curva de crecimiento paramétrico, usted desea seleccionar un modelo que se ajuste adecuadamente a sus datos. Las hipótesis de las pruebas de tendencia son las siguientes:

H₀: No hay tendencia (proceso de Poisson homogéneo)
H₁: Hay una tendencia (proceso de Poisson no homogéneo)

Por opción predeterminada, Minitab proporciona cinco pruebas de tendencia: MIL-Hdbk-189 (agrupada), MIL-Hdbk-189 (basada en TTT), Laplace (agrupada), Laplace (basada en TTT) y Anderson-Darling. Para obtener más información, vaya a Pruebas de tendencia (también llamadas pruebas de bondad de ajuste).

Ejemplo de salida

Pruebas de tendencia

	MIL-Hdbk-189		De Laplace
	Basado en TTT	Agrupado	Basado en TTT	Agrupado
	Basado en TTT		Basado en TTT		Anderson-Darling
Estadística de prueba	378.17	378.28	0.86	-0.40	0.94
Valor p	0.107	0.448	0.388	0.688	0.389
GL	424	400

Interpretación

Para los datos sobre aire acondicionado, los valores p para las pruebas de bondad de ajuste son 0.107, 0.448, 0.388, 0.688 y 0.389. Debido a que todos los valores p son mayores que α = 0.05, el ingeniero puede concluir que no hay suficiente evidencia de que exista una tendencia en los datos. Este resultado coincide con una forma de 1 para el proceso de ley de potencia.

Aunque el proceso de ley de potencia provee un ajuste adecuado, no es necesario utilizar un modelo de dos parámetros cuando no haya tendencia en los datos. Por lo tanto, al ingeniero le convendría considerar utilizar el proceso de Poisson homogéneo, que es más sencillo, para modelar estos datos.