Medidas de Distibución - Asimetría y Curtosis

Figura 1. Diagramas esquemáticos de la probabilidad de densidad de funciones

Las medidas como la media, la desviación estándar y el coeficiente de asimetría de un conjunto de datos, que caracterizan a la ubicación central, dispersión y asimetría de su histograma, son estimaciones de la muestra de la estadística propiedades del fenómeno estudiado. Además de la tendencia central y la variación, las medidas de Asimetría y la Curtosis, nos permiten describir una distribución de frecuencias (Kottegoda, N. y Rosso, R. , 2008).

Para acceder a mayor información, por favor ingrese a este link:

https://docs.google.com/open?id=0B2N4yDI7CgUhMlBLQnZRLVhsT1k

Distribución Weibull-Claudia

Según Gil Mollá el uso de la función de distribución de Weibull en los estudios defiabilidad de componentes se debe principalmente a la gran diversidad deformas.que este  modelo puede tomar, dependiendo de los valores de los parámetros característicos. Esto nos permite usar un mismo modelo, independientemente de en qué forma varíe la tasa de fallos del componente estudiado, simplificando en gran medida la tarea de análisis de los resultados.Si no usáramos este modelo, cualquier análisis de los resultados obtenidos durante el ensayo de los componentes implicaría necesariamente un estudio previo de los datos, para determinar cuál de los diferentes modelos existentes se asemeja más a los datos obtenidos. Esto conllevaría un mayor  tiempo de análisis y una mayor probabilidad de error, debido a que una mala elección del modelo implicaría dar un resultado erróneo. Al aplicar Weibull, el estudio previo de los datos se reduce únicamente a una inspección visual en busca de posibles datos anómalos que distorsionen los resultados. 

Fig. Relación entre la probabilidad acumulada de fallo ( Fi ) y el tiempo o ciclos de cada muestra (ti)

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MANUAL DE SAS BÁSICO-FreddyR.

El link que se presenta, es del Manual SAS Básico para la consulta de los estudiantes del Curso.

En el siguiente link pueden encontrar mayor información.

https://docs.google.com/open?id=0B8yX5UI0dhh0WFRPelF0eHduTkk

Método Jackknife y Bootstrap-Claudia

Los métodos de Jackknife y Bootstrap, son métodos de remuestreo, utilizados para la corrección de bias. En 1949 Quenouille propuso el método de jackknife para estimar bias, posteriormente en 1958 Tukey aplicó la técnica de “jackknife” para estimar errores estándar. En 1979 B. Efron publicó el método de bootstrap. 

El link para acceder a mayor información lo pueden encontrar aquí:
https://docs.google.com/open?id=0B2N4yDI7CgUhR3lOZm41SGRGRHM

El link para acceder al ejemplo lo pueden encontrar aquí:
https://docs.google.com/open?id=0B2N4yDI7CgUhSnFfS241ZEpTRnM