TabuaMDT.qx_j#

method

TabuaMDT.qx_j(x: Iterable[int], t: Iterable[int], j: Iterable[int] | Iterable[str]) → NDArray[float64]#

Probabilidade de um indivíduo com idade x + t falhar pela causa j antes de completar a idade x + t + 1.

Parâmetros

  • x (Iterable[int]) – Idade de inicial. Deve ser um array com 1 elemento ou um array com uma idade para cada decremento.

  • t (Iterable[int]) – Tempo extra. Pode ser um array com diversos tempos.

  • j (Iterable[int] or Iterable[str]) – Causa da falha. Deve ser um número de 0 até self.n_decremento ou uma string com o nome da causa. Pode receber mais de um número. As causas de falha são ordenadas pela forma como foram utilizadas na inicialização da classe, e possuirão um nome igual à ordem em que foram passadas ou com o nome do argumento, caso tenha sido passada como argumento nomeado.

Retorna

Array com o mesmo tamanho que t, fornecendo as probabilidades de falha pela causa j entre x + t e x + t + 1.

Tipo de retorno

NDArray[float64]

Notas

As probabilidades são convertidas para o cenário de múltiplos decrementos antes do cálculo.

Exemplos

>>> import numpy as np
>>> qx1 = (np.arange(100) + 1)/100
>>> qx2 = np.repeat(0.01, 100)
>>> tabua = TabuaMDT(Tabua(qx1), causa2=Tabua(qx2))
>>> tabua.qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [0])
array([[0.50745, 0.5174 , 0.52735, 0.5373 ]])
>>> tabua.qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [1])
array([[0.00745, 0.0074 , 0.00735, 0.0073 ]])
>>> tabua.qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 1])
array([[0.50745, 0.5174 , 0.52735, 0.5373 ],
       [0.00745, 0.0074 , 0.00735, 0.0073 ]])
>>> tabua.qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], ["0", "causa2"])
array([[0.50745, 0.5174 , 0.52735, 0.5373 ],
       [0.00745, 0.0074 , 0.00735, 0.0073 ]])