Modelos y análisis para datos de degradación

La degradación es una debilidad que eventualmente puede causar la falla (e. g., el desgaste que sufren los neumáticos de un automóvil). Cuando es posible medirla, esta puede proporcionar mayor información que los datos de tiempo de falla, para propósitos de determinación y mejoramiento de la confiabilidad de un producto. Este artículo es de carácter divulgativo y desarrolla técnicas que son propuestas por Meeker y Escobar (1998). Se cree importante hacer conocer este tópico, hoy en la frontera de la Teoría de Confiabilidad (Lawless 2000)). En este trabajo se compara el análisis clásico aproximado de degradación con el modelo de degradación explícito. Estos últimos modelos implican la utilización de modelos físicos de degradación a los cuales se les introduce efectos aleatorios. Se implementan las técnicas para la estimación de modelos mixtos en S-PLUS siguiendo a Pinheiro y Bates (2000) y se utiliza el bootstrap para intervalos de confianza.

• Autores: Yánez C., Sergio; Granada G., Ronald Andrés; Jaramillo E., Mario Cesar
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2003
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/39854
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/39854; http://bdigital.unal.edu.co/29951/
• Palabra clave: Teoría de confiabilidad; datos de degradación; bootstrap; modelos de efectos mixtos; efectos aleatorios; Reliability theory; degradation data; bootstrap; mixed effects models; random effects
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional