Análisis de datos censurados para ingeniería y ciencias biológicas

• Ulín Montejo, Fidel ^[1]
  1. [1] Divisi´on Acad´emica de Ciencias B´asicas, Universidad Ju´arez Aut´onoma de Tabasco, Km.1 Carretera Cunduac´an–Jalpa de M´endez. A.P. 24, C.P. 86690. Cunduac´an, Tabasco, M´exico.
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 14, Nº. 2, 2007 (Ejemplar dedicado a: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones), págs. 239-250
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15517/rmta.v14i2.39326
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• Resumen
  • español

    El análisis estadístico de tiempos de vida o tiempos de respuesta se ha convertido en un tópico de interés considerable para matemáticos y estadísticos en áreas tales como ingeniería, medicina y ciencias ambientales. Los métodos de máxima verosimilitud han sido una de las herramientas más importantes para resolver problemas desde análisis de tiempos de vida hasta análisis de datos de confiabilidad. Tomando problemas típicos de varias disciplinas y usando esos métodos, se pretende motivar a científicos, ingenieros y estudiantes al análisis de datos censurados. Se muestra un ejemplo sobre un ensayo clínico, el cual fue llevado acabo para determinar si un tratamiento hormonal es benéfico para las mujeres con cáncer [3]. Por otro lado, un ejemplo sobre análisis de degradación es presentado para estimar los parámetros de un modelo para datos de tamaño de grieta por fatiga para una aleación [5]. Finalmente, se enfatiza en un procedimiento para probar las medianas en un contexto de dos muestras lognormales que contienen dos contaminantes [12]. Se realizan comparaciones entre la metodología lognormal que se presenta aquí y los métodos no paramétricos propuestos por Millard [6]. SPLIDA [10] y SPLUS [11] son usados para implementar la metodología en cada caso.

  • English

    The statistical analysis of lifetime or response time data has become a to pic of considerable interest to mathematicians and statisticians in areas such as engineering, medicine, and the environmental sciences. Maximum likelihood methods have been one of most important tools to solve problems from ana lysis of lifetime to reliability analysis data. Taking typical problems of several areas and using these methods, it intends motivate to scientists, engineers, and students in censored data analysis. An example is presented about a clinical trial, which was conducted to determine whether a hormone treatment benefits women who suffer breast cancer [3]. On the other hand, an example of the degradation analysis is presented to estimate parameters model fatigue crack-size for an alloy [5]. Finally, it emphasizes on a test procedure for comparing medians in a lognormal two-sample context containing two pollutants [12]. Comparisons are made between the lognormal me thodology introduced here and the non-parametric methods used by Millard [6]. SPLIDA [10] and SPLUS [11] are used to implement the methodologies.

• Referencias bibliográficas
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