Modelos de regresión Weibull con efectos de dispersión en fiabilidad

• Autores: Jorge Dominguez Dominguez
• Directores de la Tesis: Rafael Romero Villafranca (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel López Pellicer (presid.), Nieves Martínez Alzamora (secret.), Roberto Escuder Vallés (voc.), Luisa Rosa Zúnica Ramajo (voc.), Pere Grima Cintas (voc.)
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • En la presente investigación se ha desarrollado un modelo general para abordar conjuntamente el efecto de k variables explicativas tanto sobre la oposición (parámetro *) como sobre la dispersión (parámetro gamma) del tiempo T hasta el fallo, asumiendo que éste sigue una distribución de Weibull y 7 la posible presencia de datos censurados. El modelo, que se expresa de forma más intuitiva utilizando como respuesta el logaritmo neperiano de T y empleando, en consecuencia, la distribución de valores extremos (DVE) para modelizar la variabilidad, supone una generalización improtante del modelo clásico log-lineal o de vida acelerada utilizado tradicionalmente, puesto que, como se analiza en la tesis, la presencia de efectos de dispersión puede tener en contextos industriales efectos importantes sobre la fiabilidad de los productos.

    Se proponen tres procedimientos para la estimación de los parámetros del nuevo modelo. El primero, al que hemos denominado ""máximo verosimilitud para estimar conjuntamente los vectores de parámetros beta (efectos de posición) y alfa (efectos de dispersión). El segundo procedimiento, al que hemos denominado ""estimación ponderada"" (PON) son aportaciones originales de esta investigación. Tras desarrollar el software necesario, los procedimientos se han validado reestimando con ellos los datos de ciertos ejemplos clásicos de la literatura de fiabilidad industrial.

    Se ha realizado un estudio de simulación para profundizar en el conocimiento de las propiedades estadísticas de los tres procedimientos de estimación propuestos, así como en el de los efectos que sobre las mismas pueden tener las circunstancias específicas del modelo analizado. Además, del procedimiento de estimación se han investigado otros tres factores: nivel de censura NC (0%, 25% ó 40%), tamaño muestral TM (25, 50 ó 100) y magnitud del efecto de dispersión real (medido por la razón RV entre las varianzas máxima y mín