Esta investigación presenta una metodología innovadora que combina teoría estadística e inteligencia artificial, utilizando conceptos de la neurona neo difusa para estimar parámetros del modelo de regresión de Cox. Permite discretizar variables mediante funciones de pertenencia de lógica difusa, mejorando la predicción del tiempo de vida y la modelación del riesgo de falla.
Este libro explora el análisis de confiabilidad y supervivencia utilizando técnicas de inteligencia artificial, específicamente redes neuronales artificiales (RNA). Se centra en cómo estas herramientas pueden modelar el comportamiento de variables clave en organizaciones y estimar la función de supervivencia de Kaplan-Meier.
Este libro ofrece una introducción a la estimación puntual de parámetros poblacionales a partir de muestras seleccionadas. Aborda métodos para construir estimadores y sus propiedades, siendo una herramienta útil para quienes comienzan en el campo de la estadística inferencial.