Tabela de estimativas de parâmetros para Curva de crescimento paramétrica

As estimativas dos parâmetros definem as estimativas dos parâmetros de melhor ajuste para o modelo escolhido. Todos os outros gráficos e estatísticas da curva de crescimento paramétrico são baseados neste modelo.

O valor da forma (β) depende de saber se o seu sistema está a melhorando, piorando ou permanece estável.

Se 0 < β < 1, a taxa de falha/reparos está diminuindo. Portanto, o seu sistema está melhorando ao longo do tempo.
Se β = 1, a taxa de falha/reparos é constante. Dessa forma, o sistema está se mantendo estável ao longo do tempo.
Se β > 1, a taxa de falha/reparos está aumentando. Portanto, o seu sistema está piorando ao longo do tempo.

A partir dos parâmetros estimados, não é possível determinar se o modelo escolhido ajusta bem os dados. Para determinar se o modelo ajusta adequadamente os dados, use os gráficos e os testes de tendência.

Saída do exemplo

Sistema: Sistema

Modelo: Processo Lei de Potência

Método de Estimação: Verossimilhança Máxima

Estimativas dos Parâmetros

			IC Normal de 95%
Parâmetro	Estimativa	Erro Padrão	Inferior	Superior
Forma	1,10803	0,067	0,984256	1,24738
Escala	128,763	22,489	91,4369	181,325

Interpretação

Para os dados de ar condicionado, o Minitab utilizou o método de máxima verossimilhança de estimativa para o modelo de processo power-law. O parâmetro de forma estimado é de 1,10803 e o parâmetro de escala estimado é de 128,763.

O engenheiro pode ter 95% de confiança de que o intervalo (0,984256, 1,24738) contém a forma verdadeira da distribuição para a população. Como a estimativa da forma não é significativamente diferente de 1, o engenheiro pode concluir que os sistemas estão falhando a uma taxa constante ao longo do tempo.