Visão geral de Análise de distribuição não paramétrica (censura à direita)

Use Análise de distribuição não paramétrica (censura à direita) para estimar a confiabilidade de um produto quando existem dados de confiabilidade com tempos de falha exatas e/ou observações com censura à direita, e nenhuma distribuição ajusta adequadamente seus dados. Quando os dados são censurados à direita, as falhas são registradas somente se ocorrerem antes de um determinado tempo. Uma unidade que sobreviver além desse tempo é considerada uma observação censurada à direita. Para obter mais informações, vá para Censura dos dados.

Dependendo de qual método não paramétrico for escolhido, é possível fazer o seguinte:
  • Estimar a porcentagem de itens que irão falhar ou sobreviver em vários intervalos de tempo
  • Exibir gráficos de risco e gráficos de sobrevivência para visualizar as probabilidades de falha e sobrevivência
  • Testar a igualdade das curvas de sobrevivência para várias amostras

Também é possível usar a análise de distribuição não paramétrica para validar e comparar os resultados de uma análise de distribuição paramétrica. Uma análise de distribuição não paramétrica é menos eficiente do que uma análise paramétrica com um modelo de distribuição adequado e, assim, muitas vezes produz intervalos de confiança mais amplos. No entanto, como uma análise não paramétrica não requer ajuste de nenhuma distribuição para seus dados, seus resultados não serão prejudicados por um mal ajuste de distribuição.

Quando o produto apresentar defeito de maneiras diferentes, use uma análise do modo de falha para avaliar o impacto de cada tipo de falha sobre a confiabilidade geral. Supõe-se que cada modo de falha seja independente. Ao analisar cada modo de falha individualmente, é possível priorizar mais facilmente seus esforços de melhoria.

Onde encontrar esta análise

Para realizar uma análise de distribuição não paramétrica para dados censurados à direita, selecione Estat > Confiabilidade/sobrevivência > Análise de distribuição (censura à direita) > Análise de distribuição não paramétrica.

Quando usar uma análise alternativa