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2. Sea n(t, m,
s) la función de densidad normal con media
m y desviación estándar s.
Se denota en forma clásica lo siguiente f(t) =
n(t, 0, 1) y F(t) la función de
distribución acumulada de f(t). |
Pruebe que la razón de riesgo, l(t), para la densidad n(t,
m, s) está dada por |
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donde R(t) es la función de confiabilidad asociada a la
densidad n(t,
m, s). |
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3. Suponga que una cierta componente tiene un tiempo aleatorio de falla,
T en horas, que se distribuye según una Weibull de parámetros b
= 4.5 (de escala) y q = 2000 (de forma). Se
prueban 100 componentes a partir del tiempo 0. Responda lo siguiente: |
a) ¿Cuál es el número de esperados de componentes que funcionen más de
1000 horas? |
b) ¿Cuál es el número esperado de componentes que fallen entre las 1000 y
1100 horas de uso? |
c) ¿Cuál es la razón de falla en el tiempo t = 1000? |
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4. Los siguientes datos que usted puede bajar desde
aquí, indican lo siguiente: la primera columna tabulada como "ciclos"
muestra los ciclos (número de veces usados) en la falla del componente del
amortiguador de una tostadora eléctrica obtenidas en un programa de
calidad. La segunda columna indica si hubo o no censura por la derecha,
esto es que los ciclos tabulados con un "1" significa que hasta ese ciclo
funcionó correctamente el amortiguador, y luego se perdió el control de
seguimiento por otras razones, mientras que los ciclos acompañados con un
"0" indican que en ese ciclo ocurrió la falla del amortiguador. |
a) Se sospecha que el número de ciclos sigue una distribución de Weibull.
Estime los parámetros mediante el método del ajuste de una recta en
mínimos cuadrados generada por el riesgo acumulado estimado. |
b) Compare sus resultados anteriores mediante la estimación de los
parámetros de una Weibull mediante algún software estadístico. ¿Qué
conclusión llega? ¿Se ajusta a una Weibull? |
c) ¿El número de ciclos de falla sigue una distribución gamma? Utilice un
software para dar su respuesta. |