Estimations de densité et de risque pour la fonction Analyse de répartition non paramétrique (troncature à droite)

La fonction de risque fournit une mesure de la vraisemblance d'une défaillance en fonction de la durée de survie d'une unité (taux de défaillance instantané à un temps t donné).

Même si la fonction de risque non paramétrique ne dépend d'aucune loi en particulier, vous pouvez l'utiliser pour déterminer quelle loi de distribution pourrait convenir pour modéliser les données au cas où vous décideriez d'utiliser les méthodes d'estimation paramétriques. Sélectionnez une loi dont la fonction de risque ressemble à la fonction de risque non paramétrique.

Les estimations de densité décrivent la loi de distribution des temps de défaillance et fournissent une mesure de la probabilité qu'un produit rencontre une défaillance à des moments spécifiques.

Même si la fonction de densité non paramétrique ne dépend d'aucune loi en particulier, vous pouvez l'utiliser pour déterminer quelle loi de distribution pourrait convenir pour modéliser les données au cas où vous décideriez d'utiliser les méthodes d'estimation paramétriques. Sélectionnez une loi dont la fonction de densité ressemble à la fonction de densité non paramétrique.

Utilisez les tests de log-rang ou de Wilcoxon pour comparer les courbes de survie de plusieurs ensembles de données. Chaque test détecte des types de différences particuliers entre les courbes de survie. Aussi, utilisez les deux tests pour déterminer si les courbes de survie sont égales.

Le test de log-rang compare le nombre de défaillances réel et prévu entre les courbes de survie à chaque temps de défaillance.

Le test de Wilcoxon est un test de log-rang pondéré par le nombre d'éléments toujours en vie à un moment donné. Par conséquent, le test de Wilcoxon attribue une pondération plus élevée aux premiers temps de défaillance.