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Título: Algunas contribuciones al análisis de datos de degradación
Autores: ABELARDO MONTESINOS LOPEZ
Fecha: 2016-09-01
Publicador: CIMAT
Fuente:
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Tema: info:eu-repo/classification/MSC/Algoritmo
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/12
info:eu-repo/classification/cti/1209
info:eu-repo/classification/cti/120903
Descripción: En la primer parte de éste trabajo se propone una extensión del modelo lineal de degradación de efectos aleatorios con estructura de errores dependientes a través del movimiento Browniano. Se obtienen expresiones para la esperanza, la densidad y la distribución del tiempo de cruce. Se describe la estimación de los parámetros por medio de máxima verosimilitud, y como alternativa, se derivan las expresiones correspondientes del algoritmo EM. Además, se discute la identificabilidad del modelo y se ilustra una aplicación de éste a datos de degradaciónde lacas. En la segunda parte se propone utilizar una mezcla finita de procesos Gaussianos inversos para capturar variabilidad presente en las trayectorias de degradación. La estimación de los parámetros involucrados es abordada por máxima verosimilitud utilizando el algoritmo EM, y es ilustrada con un conjunto de datos. En la tercera parte se aborda la estimación de vida de anaquel de ciertos productos perecederos, donde la degradación es evaluada por consumidores y las respuestas de estos pueden ser inconsistentes. Para tomar en cuenta la inconsistencia, en ésta parte se propone un modelo tipo logístico de efectos aleatorios. Debido a que la verosimilitud resultante no puede expresarse de forma analítica, ésta es aproximada con métodos numéricos y los estimadores de máxima verosimilitud son obtenidos también numéricamente. La metodología se ilustra usando datos reales, y mediante simulación se muestra el efecto de ignorar la inconsistencia en la estimación de algunos cuantiles de la distribución del tiempo de vida de anaquel. En la cuarta parte se presenta un estudio para la evaluación y comparación de algunos criterios de selección de modelos con datos censurados. La comparación es hecha por simulación considerando modelos de datos de vida con censura aleatoria, donde se estudian los efectos del número esperado de fallas y la fracción de censura en la muestra. Estos resultados también se explican por medio de resultados asintóticos.
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