Esta es una pregunta de estadística muy básica, que también conduce a una pregunta de "¿cómo lo hago en JMP?".
Imaginemos que tengo un componente con una tasa de defectos prevista del 0,5 %. Construyo 500 sistemas, cada uno de los cuales utiliza N de estos componentes. Los componentes se eligen al azar y de forma independiente entre sí. Puedo realizar pruebas para detectar el defecto a nivel del sistema.
En mi opinión, si N=2, la probabilidad de que un sistema sea bueno es 0,995^2 = 99,0025 %, lo que significa que debería esperar que cinco sistemas de 500 no superen la prueba. Si N=3, esto cambiaría a 0,995^3*500 = 8 sistemas de 500. Esta es simplemente la distribución binomial.
¿Es correcto este razonamiento? Si es así, ¿puedo utilizar JMP para calcular un intervalo de confianza en torno a este número? ¿Es esta una pregunta significativa? ¿Qué información adicional necesito (por ejemplo, una estimación de la variación de la tasa de defectos) para esto?
¡Cualquier sugerencia o indicación de secciones útiles de la documentación será muy apreciada!
¡Muchas gracias!
La documentación de JMP se trata principalmente de JMP, no de estadísticas. Hay muchas buenas fuentes sobre estadísticas. Por favor mira esto artículo . Sí, la base para tal problema con los supuestos establecidos es el modelo de distribución binomial. El modelo tiene dos parámetros, la probabilidad de éxito y el número de ensayos. El intervalo de confianza es la estimación del parámetro de probabilidad. Si conoce el parámetro, entonces no hay intervalo. Si estima el parámetro, entonces hay un parámetro. Puede usar el intervalo en lugar de la estimación puntual para calcular el rango del número de éxitos para un número dado de pruebas.
Gracias por tu respuesta, Mark. Leeré un poco más.
