Adaptación del software R para estudios de fiabilidad

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Adaptación del software R para estudios de fiabilidad

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Título: Adaptación del software R para estudios de fiabilidad
Autor: Caro Rubio, Abel
Resumen: Incorporar en la herramienta de código abierto 'R', toda una serie de tareas ligadas al cálculo de probabilidades y fiabilidad: Ajuste de datos importados en formato .xlsx (Excel). Representación de dichos datos con gráficos de densidad, histograma y densidad acumulada. Obtención de las características estadísticas básicas. Ajuste a las distribuciones weibull-2p, weibull-3p, normal, lognormal, logística, loglogística, gumbel, gamma, exponencial y lambda-generalizada, utilizando el método de ajuste mle (most-likelihood estimation). Representación gráfica de estos ajustes: densidad, densidad acumulada, gráfico q-q y gráfico p-p. Elaboración de unas clasificaciones en la que se muestren ordenados los mejores ajustes según los criterios de información de Akaike y bayesiano, y según la prueba de Kolmogorov-smirnov, incorporando los valores correspondientes a estos criterios de información y prueba. Y, finalmente, re-muestreo por el método Bootstrap para todos los ajustes. Todo ello para datos censurados y no-censurados.lncorporale in lhe open source tool 'R', a whole series of lasks linked lo lhe calculalion of probabililies and reliabilily: Adjust imported data in .xlsx formal (Excel). Representation of lhat data with graphs of density, histogram and cumulative distribution. Obtain the basic statistical characteristics. Fit data lo weibull-2p, weibull-3p, normal, lognormal, logistical, loglogistic, gumbel, gamma, exponential and lambda-generalized distribulions, using the most-likelihood estimation method. Graphical represenlation of lhese adjuslments: cumulative distribulion, density, q-q plot and p-p plot. Elaboration of classifications in which the best adjustments atcording lo the Akaike and Bayesian information criteria are sorted, aswell to the Kolmogorov-Smirnov test, incorporating the values corresponding to these information and test criteria. And, finally, re-sampling by the Bootstrap method for all adjustments. All this for censored and non-censored data.
URI: http://hdl.handle.net/10662/7016
Fecha: 2018-02-15


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