Considerações de dados para Predição de garantia

Os dados devem indicar o número de itens enviados e devolvidos em cada período
Os dados devem acompanhar o número de sistemas enviados e o número de sistemas devolvidos do envio dentro de períodos de tempo subsequentes. Por exemplo, uma empresa automobilística controla o número total de carros enviados a cada ano e o número de carros devolvidos a cada ano de cada remessa anual.
Seus dados devem estar no formato com censura arbitrária
Os dados com censura arbitrária estão dispostos em intervalos de tempo (ou outra unidade de uso) e indicam o número de itens que falham dentro de cada intervalo. Portanto, os dados devem ser organizados em colunas que contêm a hora de início e fim de cada intervalo. Para os dados de falha exatas, a hora de início e fim do intervalo são as mesmas (o tempo de falha exato.) Para os dados con censura à direita, a hora final do intervalo é um valor faltante (*).
Predição de garantia não usam dados com censura à esquerda. Se você inserir a hora de início do intervalo como um valor faltante (*), também deve inserir o intervalo da hora final como um valor faltante.
Se seus dados estiverem em forma de matriz triangular, o que é comumente utilizado para gravar dados brutos de reivindicações de garantia, primeiramente, os dados devem ser reformatados para dados de tempo até falha com censura arbitrária antes de realizar esta análise. Para obter mais informações, vá para Pré-processamento de dados de garantia.
A distribuição selecionada deve ajustar seus dados adequadamente
Se a distribuição selecionada não ajustar bem seus dados, as estimativas do número esperado de falhas não serão precisas. Para determinar qual distribuição paramétrica melhor ajusta seus dados, use Gráfico de identificação de distribuição (censura arbitrária).
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