Aportaciones en el análisis de fiabilidad mediante técnicas no paramétricas

Abstract

Esta tesis doctoral se centra en el uso de modernos métodos estadísticos para evaluar las características de funcionamiento de un sistema de fiabilidad dinámico que opera bajo ciertas condiciones y que evoluciona aleatoriamente en el tiempo. En concreto, se proponen nuevos modelos estocásticos que permiten relacionar las medidas de funcionamiento de un sistema con el entorno físico en el que éste trabaja. Además de la explicación de la formulación matemática subyacente en estos modelos, se acompaña con un análisis de numerosos ejemplos ilustrativos a partir de diferentes estudios de simulación así como de análisis de datos reales. Los métodos considerados en esta tesis se enmarcan dentro de la estadística no paramétrica, que no es el enfoque habitual cuando se tratan problemas de inferencia en el contexto del Análisis de Fiabilidad. Tradicionalmente el Análisis de Fiabilidad se ha basado en métodos estadísticos en los que se asumen determinadas hipótesis (paramétricas) sobre la estructura que subyace en los datos a analizar. Sin embargo, hay muchas situaciones prácticas en las que esas hipótesis no se pueden mantener y de hecho, muchas veces un enfoque no paramétrico del problema es la única opción razonable. En este sentido, esta tesis propone dos nuevas contribuciones al Análisis de Fiabilidad desde la perspectiva de los métodos de Estadística no paramétricos.