Publicado

2016-05-01

Tamaño de muestra robusta para planes de demostración weibull

Robust sample size for weibull demonstration test plan

DOI:

https://doi.org/10.15446/dyna.v83n197.44917

Palabras clave:

Planes de demostración Weibull, Rachas exitosas, Desigualdad de lipson, Pruebas de vida acelerada (es)
Weibull demonstration test plan, Success run testing, Lipson equality, Accelerated life testing. (en)

Autores/as

  • Manuel Roman Piña-Monarrez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México
  • Miriam Lorena Ramos-Lopez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México
  • Alejandro Alvarado-Iniesta Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México
  • Rey David Molina-Arredondo Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México
La eficiencia de un plan de demostración Weibull está completamente determinada por el tiempo total de experimentación (Ta) el cual depende del tamaño de muestra desconocido (n) y del parámetro de forma Weibull (β). De esa forma, una vez que β fue seleccionada, Ta depende sólo de n. Desafortunadamente, debido a que n es estimada a través del método binomial paramétrico, entonces si el nivel de confianza C es mayor de 0.63, n y como consecuencia Ta, son sobre-estimados (para C<0.63, estos son subestimados). Por otro lado, en este artículo, debido a que la intersección entre n y β, para la cual Ta es única, se encontró con n dependiendo sólo de R(t), entonces la estimación de Ta es óptima. Por otro lado, dado que una vez que β fue seleccionada, η está completamente determinada, entonces β y η fueron utilizadas para incorporar los tiempos de falla esperados del nivel operacional en un análisis de prueba de vida acelerada (ALT). Aplicaciones numéricas son dadas.
The efficiency of a Weibull demonstration test plan is completely determined by the total experimental time (Ta), which depends on the unknown sample size (n) and on the Weibull shape parameter (β). Thus, once β was selected, Ta depends only on n. Unfortunately, because n was estimated by the parametrical binomial approach, then if the confidence level C was higher than 0.63, n, and as consequence Ta, was overestimated, (For C<0.63, they were underestimated). On the other hand, in this paper, because the intersection between n and β, for which Ta was unique, was found with n depending only on R(t), then the estimation of Ta was optimal. On the other hand, since once β was selected, η was completely determined, then β and η were used to incorporate the expected failure times of the operational level in an accelerated life test analysis (ALT). Numerical applications are given.

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Cómo citar

[1]
“Tamaño de muestra robusta para planes de demostración weibull”, DYNA, vol. 83, no. 197, pp. 52–57, May 2016, doi: 10.15446/dyna.v83n197.44917.