Exemplo para Análise por probito

Um engenheiro de para-brisas de aviões deseja investigar o quão bem os para-brisas podem suportar impactos de projéteis em um intervalo de velocidades. O engenheiro submete uma amostra aleatória de para-brisas a projéteis em uma das oito velocidades e registra se eles resistiram ao impacto.

O engenheiro realiza a análise por probito para determinar a variedade de velocidades em que uma determinada porcentagem dos para-brisas será romperá quando submetidos ao impacto do projétil.

  1. Abra os dados das amostras, TensãoParabrisa.MTW.
  2. Selecione Estat > Confiabilidade/Sobrevivência > Análise por Probito.
  3. Selecione Resposta no formato evento/ensaio.
  4. Em Número de eventos, insira Quebras.
  5. Em Número de ensaios, insira N.
  6. Em Estresse (estímulo), insira Estresse.
  7. Exemplo Distribuição assumida, selecione Normal.
  8. Clique em OK.

Interpretar os resultados

Para avaliar o ajuste de distribuição, o engenheiro utiliza um nível de significância de 0,1. Os valores de p de qualidade de ajuste (0,977 e 0,975) são maiores do que o nível de significância, e os pontos no gráfico de probabilidade caem ao longo de uma linha aproximadamente reta. Portanto, o engenheiro pode assumir que o modelo de distribuição normal fornece um bom ajuste para os dados.

Para avaliar os efeitos significativos, o engenheiro utiliza um nível de significância de 0,05. Como o valor de p para o Estresse (0,000) é menor do que o nível de significância (0,05), o engenheiro conclui que a velocidade do projétil produz um efeito estatisticamente significativo sobre o fato de o para-brisas quebrar ou não.

A tabela de percentis indica que o engenheiro pode ter 95% de certeza de que 1% dos para-brisas falharão a uma velocidade entre 300,019 mph e 501,649 mph.

Análise por Probito: Quebras; N versus Estresse

Distribuição: Normal

Informações da Resposta Variável Valor Contagem Quebras Evento 37 Não-evento 52 N Total 89 Método de Estimação: Verossimilhança Máxima
Tabela de Regressão Variável Coef. Erro Padrão Z P Constante -6,20376 1,06565 -5,82 0,000 Estresse 0,0089596 0,0015615 5,74 0,000 Natural Resposta 0 Log-verossimilhança = -38,516
Testes de Qualidade de Ajuste Método Qui-Quadrado GL P Pearson 1,19972 6 0,977 Deviance 1,22858 6 0,975 Distribuição de Tolerância
Estimativas dos Parâmetros IC Normal de 95,0% Parâmetro Estimativa Erro Padrão Inferior Superior Média 692,416 18,3649 656,421 728,410 DesvPad 111,612 19,4518 79,3167 157,058
Tabela de Percentis IC Fiducial de 95,0% Percentual Percentil Erro Padrão Inferior Superior 1 432,767 45,8542 300,019 501,649 2 463,192 41,0355 345,266 525,291 3 482,496 38,0450 373,838 540,427 4 497,018 35,8391 395,242 551,902 5 508,830 34,0781 412,585 561,304 6 518,884 32,6067 427,289 569,364 7 527,699 31,3403 440,133 576,480 8 535,592 30,2277 451,589 582,896 9 542,771 29,2352 461,967 588,771 10 549,379 28,3398 471,482 594,217 20 598,480 22,4304 540,595 636,280 30 633,886 19,4337 587,639 669,400 40 664,139 18,1881 624,815 700,723 50 692,416 18,3649 656,409 733,152 60 720,692 19,8068 685,039 768,545 70 750,945 22,4716 713,104 808,979 80 786,351 26,5977 743,723 858,524 90 835,453 33,3805 783,926 929,497 91 842,060 34,3538 789,210 939,174 92 849,239 35,4233 794,925 949,712 93 857,132 36,6126 801,183 961,326 94 865,948 37,9558 808,140 974,328 95 876,002 39,5048 816,041 989,192 96 887,814 41,3455 825,280 1006,70 97 902,335 43,6350 836,585 1028,27 98 921,639 46,7171 851,535 1057,03 99 952,065 51,6465 874,954 1102,50

Gráfico de Probabilidade para Quebras

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