Análisis de datos de vida (LDA).

Acerca del Programa

En el presente curso se aplicarán herramientas estadísticas para especificar, proyectar y verificar la probabilidad de que un activo realice su función sin presentar falla en condiciones estándares de trabajo.

Competencias a Desarrollar

- Comprender la importancia de la reducción de datos y diferenciar los distintos tipos de datos. - Representar de manera gráfica los datos a partir de la información resumida en las matrices de frecuencias. - Calcular e interpretar la información que aportan las medidas de síntesis. - Comprender los modelos estadísticos de distribuciones de probabilidad, principales características y parámetros. - Analizar los diversos tipos de datos de fallas y clasificar según sus características. - Diferenciar el uso de las aproximaciones de acuerdo a los tipos de datos presentados para su respectivo análisis. - Aplicar distribuciones de probabilidad para modelar los modos de falla. - Seleccionar la distribución de probabilidad más adecuada, utilizando coeficiente de correlación y prueba de bondad.

Temario

Semana

Unidad

Contenido

Estadística básica

1. Nociones básicas 1.1. La función densidad y acumulada de fallas f(t), F(t) 1.2. La función confiabilidad R(t) 1.3. Función Tasa de fallas ?(t) 1.4. Tiempo medio para fallar (MTTF) 1.5. Tiempo medio para reparar (MTTR) 1.6. Confiabilidad condicional 2. Datos de falla 2.1 Datos completos y suspendidos

Teoría de la confiabilidad y tipos de datos de vida

Análisis de datos de vida por distribuciones de probabilidad

1. Aproximación de Bernard 2. Modelo Lewis 3. Distribuciones estadísticas utilizadas en los modelos de confiabilidad 3.1. Distribución Weibull 3.2. Distribución normal 3.3. Distribución exponencial

Pruebas de hipótesis y selección del mejor modelo matemático

1. Coeficiente de correlación. 2. Prueba de bondad de Ajuste: Test de Kolgomorov-Smirnov

Análisis de datos de vida (LDA).

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