Resolver problemas de convergencia o divergencia

En este tema

Ingresar estimaciones de inicio para que Minitab las utilice
Ajustar una línea de regresión, de modo que la convergencia no sea un problema

Cuando usted estima parámetros para uno de los análisis de distribución de Minitab en Fiabilidad/Supervivencia, Minitab utiliza el algoritmo de Newton-Raphson para calcular estimados de máxima verosimilitud de los parámetros que definen la distribución. Todas las funciones resultantes se calculan a partir de esa distribución. Los mensajes que indican que el algoritmo dejó de buscar una solución aparecen porque Minitab está lejos de la verdadera solución. Esto significa que la función no es óptima o que las estimaciones reales continúan cambiando.

Hay dos opciones cuando el algoritmo de Newton-Raphson diverge o no converge después de X iteraciones:

Usted puede ingresar diferentes estimaciones iniciales para que Minitab las utilice.
Usted puede ajustar una línea de regresión a través de los datos, de modo que la convergencia no sea un problema.

Ingresar estimaciones de inicio para que Minitab las utilice

Usted puede ingresar estimaciones de inicio para los parámetros. Si estas estimaciones están cerca de la verdadera solución, entonces el algoritmo podría converger incluso si no lo hizo antes.

Ingrese las estimaciones para sus parámetros en una columna vacía de la hoja de trabajo que contiene sus datos. Diferentes distribuciones requieren diferentes parámetros. Usted debe ingresar su estimación de parámetro de forma, ubicación o media en la fila superior, su estimación de parámetro de escala en la seguna fila y su estimación de parámetro umbral en la tercera fila. Si su distribución elegida tiene menos de tres parámetros, deje la segunda y tercera filas en blanco, según convenga.
Para la distribución exponencial de 2 parámetros, ingrese su estimación de parámetro umbral en la segunda fila.
Elija Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la derecha) o Análisis de distribución (censura arbitraria) > Análisis de distribución paramétrico.
Haga clic en Opciones. Ingrese la columna que contiene sus estimaciones iniciales para los parámetros en Usar estimaciones de inicio.

Ajustar una línea de regresión, de modo que la convergencia no sea un problema

Elija uno de los comandos de análisis de distribución que estime parámetros:
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la derecha) > Gráfica de ID de distribución
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la derecha) > Gráfica de revisión general de distribuciones
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la derecha) > Análisis de distribución paramétrico
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura arbitraria) > Gráfica de ID de distribución
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura arbitraria) > Gráfica de revisión general de distribuciones
- Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura arbitraria) > Análisis de distribución paramétrico
Haga clic en el botón que le permite elegir el método de estimación.
- Para los comandos Gráfica de ID de distribución y Gráfica de revisión general de distribuciones, haga clic en Opciones.
- Para los comandos Análisis de distribución paramétrico, haga clic en Estimar.
En Método de estimación, elija Mínimos cuadrados (tiempo de falla(X) en el rango(Y)).