Los datos limitados provocan un rendimiento deficiente (estimaciones de intervalo amplio). No hay forma de evitar los amplios intervalos, excepto para recopilar más datos.
Es mejor usar tanto conocimiento científico y de ingeniería sobre el modo de falla como sea posible al seleccionar el modelo en lugar de confiar en una estadística de muestra o un criterio de modelo. Esta dependencia es aún más riesgosa cuando los datos son tan limitados. La gráfica de probabilidad exhibe poco respaldo de los datos para este modelo.
Hola comunidad SAS
Tenemos un conjunto de datos de 12 puntos de datos de intervalos censurados: (0-30, 0-30, 0-30s, 0-30, 0-30, 0-30, 0-30, 0-30, 0-30, 0 -30, 89-119, 97-127)minutos. Los puntos de datos indican el intervalo de tiempo en el que se observó una falla de nuestro producto. Queremos calcular el tiempo en el que el 90 % de nuestros productos fallan (el objetivo es menos de 600 minutos). Por lo general, usamos el menú de distribución de vida para ajustar un modelo a nuestros datos censurados. Elegimos la distribución mejor ajustada y usamos una estimación personalizada para calcular el intervalo de confianza para la probabilidad de falla de 0.90. Normalmente funciona perfectamente bien porque los intervalos de datos censurados están más dispersos, pero este conjunto de datos no permite una buena distribución ajustada. Por lo tanto, obtenemos un intervalo de confianza del 95 % muy amplio para una probabilidad de falla de 0,90. ¿Alguna sugerencia sobre cómo evitar esto?
