Especifique o ajuste de distribuição para Análise de distribuição não paramétrica

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Especifique como estimar as probabilidades não paramétricas, o tipo de probabilidades a estimar e detalhes sobre intervalos de confiança.

Método de estimação para dados direitos censurados ou completos

Kaplan-Meier

Estime os parâmetros usando o método de Kaplan-Meier. O Minitab exibe um gráfico da função de taxa de falha e um gráfico da função de sobrevivência com base em estimativas de Kaplan-Meier.

Atuarial, com intervalos de tempo iguais

Estime os parâmetros usando o método atuarial. O Minitab exibe um gráfico da função de taxa de falha e um gráfico da função de sobrevivência com base em estimativas atuariais.

Selecione esta opção para usar intervalos de tempo igualmente espaçados. Insira o tempo de início, o tempo de término e o tamanho do passo para os intervalos. Por exemplo, se você digitar de 0 a 100 em passos de 20, o Minitab plota os resultados usando intervalos de 0 a 20, 20 a 40, e assim por diante, até 80 a 100.

Atuarial, com intervalos de tempo desiguais

Estime os parâmetros usando o método atuarial. O Minitab exibe um gráfico da função de taxa de falha e um gráfico da função de sobrevivência com base em estimativas atuariais.

Selecione esta opção para usar intervalos de tempo espaçados de forma desigual. Insira uma série de números ou uma coluna de números. Omita o horário de início do primeiro intervalo, pois o primeiro intervalo sempre começa em 0. Por exemplo, se você digitar 4 6 8 10 20 30, o Minitab grafica os resultados usando os intervalos de tempo de 0 a 4, 4 a 6, 6 a 8, 8 a 10, 10 a 20 e 20 a 30.

A coluna a seguir ilustra os mesmos intervalos na planilha de exercícios.

C1
Intervalos
4
6
8
10
20
30

Método de estimação para dados censurados por intervalo ou dados de garantia

Turnbull: Estime os parâmetros usando o método de Turnbull. O Minitab exibe um gráfico função de sobrevivência com base nas estimativas de Turnbull.
Atuarial: Estime os parâmetros usando o método atuarial. O Minitab exibe um gráfico da função de taxa de falha e um gráfico da função de a sobrevivência com base em estimativas atuariais. Os intervalos de tempo são os mesmos que os intervalos nos dados.

Estimativa

Selecione as probabilidades para aparecer nos resultados.

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 mais informações, acesse O que é probabilidade de sobrevivência?.
Probabilidades acumuladas de falha: Estime a probabilidade de que as unidades falhem antes de um determinado tempo. A probabilidade acumulada de falha é 1 menos a probabilidade de sobrevivência.

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.
Intervalo de confiança: Na lista suspensa, indique se você quer 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.