Especifique os métodos de estimativa para Análise de distribuição paramétrica (censura arbitrária)

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Método de Estimação

Verossimilhança Máxima: Estime os parâmetros de distribuição por meio da maximização da função de verossimilhança.
Mínimos Quadrados (tempo de falha (X) no posto (Y)): Estime os parâmetros de distribuição ajustando uma linha de regressão aos pontos em um gráfico de probabilidade.

Para obter mais informações sobre estes dois métodos, acesse Método de estimativa de mínimos quadrados e estimativa da máxima verossimilhança.

Assumir forma comum (inclinação-Weibull) ou escala (1/inclinação-outras distribuições)

Selecione para estimar os parâmetros que usam uma forma comum ou parâmetro de escala para a distribuição. Para obter informações sobre como esse pressuposto afeta o método de estimativas, vá para Método de estimativa de mínimos quadrados e estimativa da máxima verossimilhança e clique em "Assumir parâmetros comuns de forma ou escala para análise de distribuição paramétrica".

Análise de Bayes

Definir forma (inclinação-Weibull) ou escala (1/inclinação-outras distr.) a: Para estimar outros coeficientes do modelo, mantendo o parâmetro de forma ou escala fixo, insira um valor a ser usado como o parâmetro de forma ou escala para todas as variáveis de resposta, ou insira um número de valores que seja igual ao número de variáveis de resposta.
Definir limite a: Para estimar outros coeficientes do modelo, mantendo o parâmetro de limite fixo, digite um valor a ser usado como parâmetro de limite para todas as variáveis ou insira uma lista de valores que sejam iguais ao número de variáveis de resposta. Se você não fornecer os valores a serem usados, o Minitab calcula os parâmetros de limite.

Estimar percentis para estes percentuais adicionais

Insira as porcentagens para as quais você deseja estimar os percentis. Uma porcentagem para um percentil é a porcentagem de itens que devem falhar em um determinado tempo (percentil). Portanto, cada valor que você inserir deve estar entre 0 e 100 e deve indicar a porcentagem de itens que irá falhar. O n-ésimo percentil tem n% das observações abaixo dele, e (100 - n)% de observações acima dele.

Estimar probabilidades para estes tempos (valores)

Insira um ou mais tempos ou uma coluna de tempos para os quais você deseja calcular as probabilidades de sobrevivência ou probabilidades de falhas acumuladas.

Estimar 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 obter mais informações, acesse O que é probabilidade de sobrevivência?
Estimar probabilidades de falha acumuladas: Estime a probabilidade de que as unidades falhem antes de um determinado tempo. A probabilidade de falhas acumuladas 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.

Intervalos de confiança

A partir da lista suspensa, indique se deseja 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.

Observação

Somente é possível especificar um nível de confiança e calcular intervalos de confiança quando você seleciona Máxima Verossimilhança em Método de Estimativa.