Intervalo de tolerancia "datos censurados" / "sobre el límite de detección"Hola
Estoy realizando una prueba sobre el límite elástico de algún material, pero debido a algunas limitaciones en la configuración de la medición, no puedo ejecutar la prueba hasta que las muestras se rompan. Es decir, por ejemplo, solo puedo ejecutar la prueba hasta una fuerza aplicada de 1 kN. Esto significa que no puedo encontrar el límite elástico real y su distribución, solo sé que tengo varias muestras, N, que pueden absorber 1 kN de fuerza.
¿Existe un método para estimar un intervalo de tolerancia para este tipo de datos?
Su aportación es muy apreciada.
AnalíticaRe: intervalo de tolerancia "datos censurados" / "sobre el límite de detección"Tienes varios desafíos:
1. No puede separar el error de medición de la variación del producto.
2. Dado que sus datos están truncados, será difícil obtener una estimación de la tendencia central o la dispersión.
Puede pensar en la prueba como un pasa / no pasa (trate la variable de respuesta como nominal) y estimar las probabilidades de falla. ¿Puede aplicar una fuerza constante (<1 kN) y medir alguna otra característica del material (cambios en las propiedades del material como elongación)?
Re: intervalo de tolerancia "datos censurados" / "sobre el límite de detección"Me pregunto si es posible tratar esto con un modelo de riesgos proporcionales, con la fuerza de fuerza tratada como si fuera la variable de tiempo.En otras palabras, en lugar de datos censurados por tiempo al evento, se analizaría como fuerza aplicada al evento.En ambos casos, los datos se censuran porque algunas observaciones (quizás muchas) no tendrán el evento en el punto final (ya sea por tiempo o por fuerza).No tengo idea de si este es un enfoque legítimo, pero las situaciones parecen análogas.
Re: intervalo de tolerancia "datos censurados" / "sobre el límite de detección"Gracias por la respuesta. Tenía las mismas consideraciones sobre la dispersión, pero no había pensado en su punto 1. - Gran entrada.
También me había preguntado sobre cambiarlo a una prueba de aprobado / reprobado, con la desventaja de que aumentaría el tamaño de muestra requerido. Pero con los desafíos que mencionaste, esa puede parecer la opción más adecuada.
Desafortunadamente, no hay otras métricas que pueda usar, así que básicamente, solo tengo datos de aprobación / falla.
