Estime os percentis e as probabilidades para Regressão com dados de tempos de vida

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Estimação de Percentil e Probabilidade
  • Inserir valores da nova preditor: Insira novos valores ou colunas de novos valores. O número de novos valores de previsão deve ser igual ao número de preditores no modelo. O primeiro valor ou coluna corresponde à primeira variável no modelo, o segundo valor ou coluna corresponde à segunda variável, e assim por diante. Por exemplo, você pode digitar o valor do experimento ou a condição de campo comum para as unidades.
  • Usar valores preditos nos dados (somente armazenamento): Use os valores de previsão dos dados para estimar os percentis e/ou as probabilidades de sobrevivência. Para obter resultados, você deve especificar para o armazenamento de, pelo menos, um dos seguintes procedimentos: percentis, limites de confiança, erro padrão ou probabilidades.
Estimar percentis para percentuais
Insira as porcentagens para as quais deseja estimar os percentis. Percentagens para percentis são as porcentagens de itens que espera-se que falhem em um tempo específico (percentil). Portanto, cada valor que você inserir deve estar entre 0 e 100 e deve indicar a porcentagem de unidades que irá falhar. O no percentil tem n% das observações abaixo dele, e (100 - n)% de observações acima dele.
Por padrão, o Minitab estima o 50o percentil. Se você desejar observar o início, meio e fim da vida útil do produto por um determinado valor preditor, insira 10 50 90 (o 10o, 50o, 90o percentis). O Minitab, então, calcula quanto tempo leva para 10% das unidades falhar, 50% das unidades falhar e 90% das unidades falhar.
Armazenar percentis
Indique se você deseja armazenar os percentis, o erro padrão dos percentis ou os limites de confiança para os percentis. O Minitab armazena os valores em colunas separadas da worksheet.
Estimar probabilidades para os tempos
Insira os tempos para os quais você deseja calcular as probabilidades de sobrevivência ou probabilidades de falhas acumuladas.
  • Estimar probabilidades de sobrevivência: Estime a proporção de unidades que sobrevivem além de um determinado tempo. Use esses valores para determinar se o seu produto atende aos requisitos de confiabilidade ou para comparar a confiabilidade de dois ou mais projetos de um produto. Para obter mais informações, acesse O que é probabilidade de sobrevivência?
  • Estimar probabilidades de falha acumuladas: Estime a probabilidade de que as unidades falhem antes de um determinado tempo. A probabilidade de falhas acumuladas é 1 menos a probabilidade de sobrevivência.
Armazenar probabilidades
Indique caso deseje armazenar as probabilidades (para sobrevivência ou para falhas acumuladas) ou os limites de confiança para as probabilidades. O Minitab armazena os valores em colunas separadas da worksheet.
Nível de confiança

Insira um nível de confiança entre 0 e 100. Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que é possível ter 95% de confiança de que o intervalo contenha o verdadeiro parâmetro da população. Isto é, se fossem coletadas 100 amostras aleatórias da população, haveria a expectativa de que 95 das amostras produzissem intervalos com o valor real para o parâmetro da população (se todos os dados pudessem ser coletados e analisados).

Um nível de confiança mais baixo, como 90%, produz um intervalo de confiança mais estreito e pode reduzir o tamanho amostral ou o tempo de teste necessário. No entanto, a probabilidade de que o intervalo de confiança contenha o parâmetro da população diminui.

Um nível de confiança mais alto, como 99%, aumenta a probabilidade de que o intervalo de confiança contenha o parâmetro da população. No entanto, o teste pode exigir um tamanho amostral maior ou um tempo de teste mais longo para se obter um intervalo de confiança que seja suficientemente estreito para ser útil.

Intervalos de confiança

A partir da lista suspensa, indique se deseja que o Minitab exiba um intervalo de confiança bilateral (Bilateral) ou um intervalo de confiança unilateral (Limite inferior ou Limite superior). Um intervalo unilateral geralmente requer menos observações e menos tempo de teste para apresentar-se como estatisticamente confiável a respeito de uma conclusão. Muitos padrões de confiabilidade são definidos em termos do cenário de pior caso, o que é representado por um limite inferior.

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