Reprocesamiento de maquinas

REPROCESO DOS MAQUINAS

TEA

Primero que todo se debe verificar que existe homogeneidad entre los datos de los tiempos entre arribos. A continuación se presentan los resultados de las pruebas correspondientes entre TEA y el tipo de referencia.

[pic 1]0

Dado que no existe dependencia con respecto a la variable de referencia, se procede a realizar una prueba de independencia como turning points y rachas.

[pic 2]

Dado que los datos son homogéneos e independientes se procede a hallar la distribución que rige los datos. Se encuentra que la mejor distribución es una Pearson tipo VI(0.48458, 24.2641, 1.25336, 2.47802).

[pic 3][pic 4]

TS1

Se verifica que existe homogeneidad entre los datos de los tiempos de servicio. A continuación se presentan los resultados de las pruebas correspondientes entre TS y el tipo de referencia.

[pic 5]

Dado que el TS es independiente de la variable de referencia, se procede a hallar la independencia intravariable.

[pic 6]

Ya que no se rechaza la hipótesis nula, se halla la distribución de probabilidad a la que más se ajusta. Se distribuye con Gamma(-7.84516, 1430.46, 0.00790477)

[pic 7] [pic 8]

TS2

Se verifica que existe homogeneidad entre los datos de los tiempos de servicio. A continuación se presentan los resultados de las pruebas correspondientes entre TS2 y el tipo de referencia.

[pic 9]

Dado que el TS2 es independiente de la variable de referencia, se procede a hallar la independencia intravariable.

[pic 10]

Ya que no se rechaza la hipótesis nula, se halla la distribución de probabilidad a la que más se ajusta. Se distribuye con Triangular(6.04517,8.28239,6.45552)

[pic 11]

[pic 12]

Cantidad de fallos

Toca volver a colocar el mismo numero de referencias para que la comparación se haga de a parejas

Se desea saber si se pueden tratar la cantidad de fallos de forma general o si estos dependen del tipo de referencia por medio de una prueba de homogeneidad. A continuación se presenta el resultado:

[pic 13]

Dado que se rechaza para la prueba de Moses de reacción extrema para muestras independientes, quiere decir que estas fallas dependen del tipo de referencia. Por lo tanto se verifica la aleatoriedad de los datos de la cantidad de fallas para cada referencia:

• Referencia 1:

Para realizar esto se va a Analizar- pruebas no paramétricas – una muestra- objetivo – probar aleatoriedad de la secuencia – Campos – Configuración (BINOMIAL) -Ejecutar

La prueba de aleatoriedad y de bondad de ajuste para una distribución binomial se presenta a continuación:

[pic 14]

Para encontrar la distribución volvemos a statfit, vamos a  fit – Autofit – Discrete Distributions – Ok

Teniendo en cuenta esto, hallamos la distribución que mejor se ajusta a los datos. En este caso es binomial(1,0.359241)

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