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Esta investigación propone una metodología innovadora debido a que utiliza conjuntamente la teoría estadística y los constructos teóricos de la inteligencia artificial, específicamente aquellos conceptos relacionados con la arquitectura y funcionamiento de la neurona neo difusa para obtener estimaciones de los parámetros basados en el modelo de regresión de Cox. Esta Metodología Alternativa, y por tanto interdisciplinaria, resulta provechosa ya que permite la discretización de las variables en términos de funciones de pertenencia propuestas por la lógica difusa, de tal forma que la membresía de un elemento es valorada en función de un rango, y no en términos absolutos, como se propone en las metodologías que se utilizan frecuentemente en la ciencia estadística. A partir de la metodología que se propone en esta investigación, el tiempo de vida de un fenómeno cualquiera se podrá predecir y modelar la función de riesgo de falla del componente estudiado con una mayor exactitud.
About the author
Estadístico y PhD. Estadística ULA-Mérida-Venezuela. A.S. Aguilar-Jiménez Ing. Industrial-UIS-Colombia PhD. Integración TIC en las Organizaciones UPV-España.J. Núñez Rodríguez Ing. Industrial UPB-Colombia MSc.Logística y Cadena de Suministro. UPV-España. Docentes de la Universidad Pontificia Bolivariana- Bucaramanga-Colombia.
