4 - Modelos Probabilísticos em Confiabilidade

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No tópico anterior apresentamos um estudo envolvendo um teste de vida com as válvulas do Exemplo 2.1. O fabricante estava interessado em estimar as seguintes características do seu produto: 

O tempo médio de falha (MTTF);
O tempo no qual 10% dos mecanismos estarão fora de operação;
O percentual esperado de falhas nos dois primeiros anos de uso.

As duas últimas características foram estimadas usando os estimadores tabela de vida  e Kaplan-Meier. Essas técnicas são chamadas de não paramétricas, pois não necessitam da especificação de nenhuma distribuição de probabilidade para o tempo de vida do componente. Entretanto, com essas técnicas muitas vezes não é possível obter uma boa estimativa de um parâmetro importante: o tempo médio de falha, MTTF. No entanto, existem técnicas estatísticas disponíveis que requerem a especificação de uma distribuição de probabilidade e que torna a estimação desse parâmetro (MTTF) mais confiável. Estas técnicas são chamadas de paramétricas. Quando a distribuição de probabilidade escolhida está adequada aos dados, as estimativas paramétricas são mais confiáveis que as estimativas não paramétricas.

O objetivo deste tópico é apresentar métodos estatísticos paramétricos para a análise do tempo de vida, baseados em modelos probabilísticos importantes, tais como o Exponencial, Weibull, Gumbel ou Valor Extremo e Log-normal, que são discutidos a seguir.

As duas últimas características foram estimadas usando os estimadores tabela de vida  e Kaplan-Meier. Essas técnicas são chamadas de não paramétricas, pois não necessitam da especificação de nenhuma distribuição de probabilidade para o tempo de vida do componente. Entretanto, com essas técnicas muitas vezes não é possível obter uma boa estimativa de um parâmetro importante: o tempo médio de falha, MTTF. No entanto, existem técnicas estatísticas disponíveis que requerem a especificação de uma distribuição de probabilidade e que torna a estimação desse parâmetro (MTTF) mais confiável. Estas técnicas são chamadas de paramétricas. Quando a distribuição de probabilidade escolhida está adequada aos dados, as estimativas paramétricas são mais confiáveis que as estimativas não paramétricas.

O objetivo deste tópico é apresentar métodos estatísticos paramétricos para a análise do tempo de vida, baseados em modelos probabilísticos importantes, tais como o Exponencial, Weibull, Gumbel ou Valor Extremo e Log-normal, que são discutidos a seguir.

 

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