Insira seus critérios para Plano de teste de estimativa

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Insira informações de planejamento para determinar o tamanho da amostra e estimar percentis ou fiáveis com um grau especificado de precisão. As informações de planejamento podem vir de especificações de projeto, opiniões de especialistas, estimativas históricas, pequenos estudos piloto ou outras fontes.

Observação

Os dados coletados para um teste de estimativa podem ser censurados ou sem censura. Um plano de teste censurado por tempo ou plano de teste censurado por falha muitas vezes proporciona resultados precisos e minimiza os custos de teste. Para mais informações, acesse Censura de dados.

Em Distribuição, selecione uma distribuição para modelar seus dados.
Baseie sua decisão sobre a distribuição no conhecimento do processo ou em uma avaliação do ajuste da distribuição. Para mais informações, acesse Ajuste de distribuição para análise de confiabilidade.
A partir de Especifique valores de planejamento para os parâmetros, selecione quais valores usar para descrever a distribuição do passo anterior.
Para as distribuições, exceto a distribuição exponencial, forneça uma das seguintes opções.
- Ambos os parâmetros de distribuição
- Ou parâmetro de distribuição e um ponto percentil
- Dois percentis
A distribuição exponencial tem apenas 1 parâmetro. Forneça um dos seguintes serviços:
- O parâmetro de escala
- Um ponto percentil
Se você selecionar uma opção com um ponto percentual, as especificações incluem o valor percentual e o percentual. Por exemplo, se você espera que 15% das unidades falhem por 100.000 ciclos, insira 100.000 em Valor percentil e 15 em Percentual.

Opcionalmente, selecione que um valor de planejamento para um parâmetro de distribuição é um valor fixo e conhecido. Não use essa opção a menos que haja uma forte razão física ou histórica.

Assumir que a forma é conhecida

A opção disponível para uma distribuição Weibull.

Assumir que a escala é conhecida

A opção disponível para uma distribuição além da distribuição de Weibull ou da distribuição exponencial.

Se você selecionar essa opção, o Minitab assume que você não precisa estimar esse parâmetro. Portanto, é necessário um tamanho de amostra menor.
Em Parâmetro para estimar, selecione uma opção para indicar o que você quer determinar.
- Percentil para percentual: Calcule o tempo no qual uma determinada porcentagem das unidades irá falhar. Este valor é útil para determinar um período de garantia de um produto. Insira um valor entre 0 e 100, para indicar a porcentagem de unidades que irão falhar. O n-ésimo percentil tem n% das observações abaixo dele, e (100 - n)% de observações acima dele. Para ver os valores percentuais que correspondem a parâmetros de diferentes distribuições, vá para Determinar requisitos de tamanho amostral para estimar parâmetros.
- Tempo de confiabilidade: Estime a porcentagem de unidades que vão sobreviver a um determinado período de tempo. Este valor é útil para estimar quantas unidades sobreviverão por um período de garantia. O tempo pode ser uma medição de tempo padrão, tal como o número de horas ou outra medição que indique um determinado período de uso, como o número de ciclos, o número de unidades de peso e assim por diante.
Especifique como definir a precisão do teste. Depois, especifique o Valores de precisão.
1. De Precisões como distâncias, selecione se medir a precisão como uma distância da estimativa de confiabilidade até o limite inferior ou superior do intervalo de confiança (IC). É comum selecionar o limite inferior comum porque muitos padrões de confiabilidade são definidos em termos do cenário de pior caso.
2. Insira um ou mais valores de precisão para indicar a distância máxima do limite de confiança até a estimativa. Insira valores maiores que 0. Por exemplo, suponha que você queira estimar o 10º percentil da sua distribuição de tempo de falha, e o limite inferior não deve ser mais que 25 horas a menos do que sua estimativa. Em Valores de precisão, insira 25.
Observação
A precisão de um plano de teste de estimativa é baseada na largura do intervalo de confiança para o parâmetro que você está estimando. Um intervalo de confiança mais amplo fornece uma estimativa menos precisa, mas exige o teste de menos unidades.