Teste para igualdade dos parâmetro de forma (ou escala ou MTBF) para Curva de crescimento paramétrica

Quando seus dados de falham/são reparados em mais de um sistema, o Minitab fornece um teste para parâmetros de igualdade de forma (ou escala ou falhas entre tempo médio).

As hipóteses para esse teste são as seguintes:
  • H0: Todas as formas (ou escalas ou MTBFs) são iguais
  • H1: Pelo menos uma das formas (ou escalas ou MTBFs) é diferente
Um teste do qui-quadrado pode determinar se os parâmetros de forma para os diferentes sistemas forem significativamente diferentes entre si. Compare o valor-p com o valor-α predeterminado.
  • Se o valor-p for menor ou igual ao valor-α, é possível concluir que o parâmetro para pelo menos um sistema é significativamente diferente.
  • Se o valor-p for maior do que o valor-α, não é possível concluir que os parâmetros são significativamente diferentes.

Ao estimar uma curva de crescimento paramétrico, o Minitab assume que todos os sistemas dentro de uma única coluna são provenientes de processos idênticos. O Minitab gera uma única curva de crescimento para todos os dados de processos idênticos. Se você rejeitar a hipótese nula e concluir que as formas (ou escalas ou MTBF) são desiguais, não é possível fazer essa suposição. Neste caso, você deve analisar os dados de diferentes sistemas separadamente.

Quando os dados são de um processo idêntico e você usa uma variável de sistema, o Minitab usa o teste de razão de verossimilhança de Bartlett modificado. Quando os dados são de processos diferentes e você usa uma variável Por (agrupamento), o Minitab usa um teste de qui-quadrado de razão de verossimilhança.
Observação

Esses testes não estão disponíveis para dados de intervalos.

Saída do exemplo

Teste para os Parâmetros de Igualdade de Forma

Qui-Quadrado da Razão de Verossimilhanças Modificada de Bartlett
Estatística de teste10,88
Valor-p0,539
GL12

Interpretação

Para os dados de ar condicionado, o valor-p de 0,539 é maior do que o valor-α 0,05. Portanto, o engenheiro não pode concluir que os parâmetros de forma para os diferentes sistemas são significativamente diferentes.