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Fórmula

Show calculation steps (2)
  1. Cumulative (Lower) Probability

    Cumulative (Lower) Probability: Calculadora de la distribución de Weibull

    P(X <= x), the lower cumulative distribution

  2. Survival (Upper) Probability

    Survival (Upper) Probability: Calculadora de la distribución de Weibull

    P(X > x), the upper cumulative / reliability function

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Resultados

Densidad de probabilidad f(x)
0,735759
valor de la PDF en x
Lower cumulative probability P(X ≤ x) 0,632121
Upper cumulative probability P(X > x) 0,367879

¿Qué es la distribución de Weibull?

La distribución de Weibull es una de las distribuciones continuas de probabilidad más versátiles y un pilar de la ingeniería de fiabilidad, el análisis de datos de vida útil y el modelado de supervivencia. Ajustando dos parámetros — un parámetro de forma m (también escrito como k o beta) y un parámetro de escala eta (también llamado lambda o a, la vida característica) — puede representar tasas de fallo que disminuyen, se mantienen constantes o aumentan con el tiempo. Esta calculadora emplea la forma estándar de 2 parámetros con escala y la ubicación fijada en cero, por lo que su soporte es \(x \ge 0\).

Curvas de densidad de probabilidad de Weibull para varios valores del parámetro de forma
La forma de la PDF de Weibull cambia drásticamente con el parámetro de forma \(m\) a escala fija.

Cómo usar esta calculadora

Introduce el valor x en el que quieres evaluar la distribución (\(x \ge 0\)), el parámetro de forma m (\(> 0\)) y el parámetro de escala eta (\(> 0\)). La herramienta devuelve tres resultados: la densidad de probabilidad \(f(x)\), la probabilidad acumulada inferior \(P(X \le x)\) (la CDF) y la probabilidad acumulada superior \(P(X > x)\) (la función de supervivencia o fiabilidad). Ten en cuenta que \(F(x) + R(x)\) siempre suma 1.

Las fórmulas explicadas

Sea \(z = x / \eta\). La densidad es $$f(x) = \frac{m}{\eta} \cdot z^{m-1} \cdot e^{-z^{m}}$$ La función de distribución acumulada es $$F(x) = 1 - e^{-z^{m}}$$ y la función de supervivencia es $$R(x) = e^{-z^{m}}$$ El parámetro de forma controla el comportamiento del riesgo (tasa de fallo): con \(m = 1\) se reduce a la distribución exponencial (tasa de fallo constante, media \(\eta\)), con \(m = 2\) se obtiene la distribución de Rayleigh, y con \(m\) cercano a 3,6 se aproxima a una curva normal en forma de campana.

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Diagrama que muestra el área de la PDF de Weibull dividida en la región inferior (CDF) y la superior (supervivencia)
En el valor \(x\), el área a la izquierda es la CDF y el área a la derecha es la probabilidad de supervivencia.

Ejemplo resuelto

Tomemos \(x = 1{,}5\), \(m = 2\), \(\eta = 1\). Entonces \(z = 1{,}5\) y \(z^m = 2{,}25\), de modo que \(e^{-2{,}25} = 0{,}105399\). La probabilidad acumulada superior es \(R = 0{,}105399\) y la acumulada inferior $$F = 1 - 0{,}105399 = 0{,}894601$$ La densidad es $$f = \frac{2}{1} \cdot 1{,}5^{1} \cdot 0{,}105399 = 0{,}316198$$

Preguntas frecuentes

¿Por qué \(F(\eta)\) es aproximadamente 0,632 para cualquier valor de forma? Cuando \(x = \eta\), \(z = 1\), por lo que \(z^m = 1\) y \(F = 1 - e^{-1} = 0{,}6321\), sin depender de \(m\). Por eso a \(\eta\) se le llama vida característica.

¿Qué ocurre para \(x < 0\)? La Weibull de 2 parámetros tiene soporte \([0, \infty)\), así que ahí \(f(x) = 0\), \(F(x) = 0\) y \(R(x) = 1\).

¿La escala necesita unidades? Los datos de entrada son números puros; \(x\) y \(\eta\) deben compartir las mismas unidades (por ejemplo, horas), pero el cálculo en sí es adimensional.

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