Métodos e fórmulas para as distribuições em Intervalos de tolerância (distribuição não normal)

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Estimativas de máxima verossimilhança

As estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros na distribuição são calculadas através da maximização da função de verossimilhança relacionada aos parâmetros. Para um dado ajuste de dados, as estimativas de máxima verossimilhança são os valores mais prováveis dos parâmetros de distribuição.

O algorítmo de Newton-Raphson é usado para calcular as estimativas de verosimilhança máximas dos parâmetros de distribuição. O algoritmo de Newton-Raphson é um método numérico iterativo para calcular o máximo de uma função. 1

Observação

O Minitab calcula as estimativas do parâmetro usando o método de máxima verossimilhança para todas as distribuições exceto a distribuição lognormal. Para a distribuição lognormal, o Minitab calcula as estimativas não viciadas de parâmetro.

Distribuições de probabilidades

Distribuição lognormal

FDP
FDA
Média
Stdev
TermoDescrição
μParâmetro de escala
σParâmetro de forma

Distribuição gama

FDP
FDA
Média αβ
Stdev αβ2
TermoDescrição
αParâmetro de forma
βParâmetro de escala

Distribuição exponencial

FDP
FDA
Média θ
Stdev θ
TermoDescrição
θParâmetro de escala

Distribuição do menor valor extremo

FDP
FDA
Média
Stdev

TermoDescrição
μParâmetro de localização
σParâmetro de escala
YConstante de Euler (aproximadamente igual a 0,5772)

Distribuição Weibull

FDP
FDA
Média
Stdev
TermoDescrição
αParâmetro de escala
βParâmetro de forma

Distribuição do maior valor extremo

FDP
FDA
Média
Stdev

TermoDescrição
μParâmetro de localização
σParâmetro de escala
YConstante de Euler (aproximadamente igual a 0,5772)

Distribuição logística

FDP
FDA
Média μ
Stdev
TermoDescrição
μParâmetro de localização
σParâmetro de escala

Distribuição loglogística

FDP
FDA
Média
Stdev
TermoDescrição
μParâmetro de localização
σParâmetro de escala
1 W. Murray, Ed. (1972). Métodos numéricos para otimização não constrita. Imprensa acadêmica.
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