Proposal of a bootstrapping methodology to calculate reliability indexes

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorBatista Rodríguez, Carlos R.
dc.contributor.authorUrquiza Salgado, Rosa I.
dc.date.accessioned2020-10-05T15:54:03Z
dc.date.available2020-10-05T15:54:03Z
dc.date.issued2017-07-01
dc.description.abstract(Eng) This study proposes an algorithm to simulate population samples, supported by the Monte Carlo and Bootstrap methods, where the sample size is not representative of the universe being studied. This scenario is characteristic of investigation processes or events which span a long time period. This study developed an example with real-life data collected from a harvesting machine, calculating the lifetime reliability gamma index for a hydraulic element. The implementation of the algorithm was developed with the mathematical assistant MATLAB and the block diagram is shown at work. From the analysis of the results it is conclusive that, when the sample size being studied is very small, the proposed methodology is appropriate to estimate the necessary probabilistic distribution and therefore allows to estimate the confidence interval of the reliability index that is being sought.spa
dc.description.abstract(Spa) En el trabajo se hace una propuesta de algoritmo para la simulación de muestras poblacionales basado en los métodos de Monte Carlo y Bootstrap, cuando el tamaño de la muestra no es representativo para el universo estudiado. Tal necesidad es característica en las investigaciones de procesos o eventos cuyo intervalo de ocurrencia es muy amplio. En el trabajo se desarrolla un ejemplo a partir de datos reales recolectados de una máquina cosechadora a la cual se le calculó el índice de fiabilidad Vida Útil Gamma a uno de sus elementos hidráulicos. La implementación del algoritmo se desarrolló con el asistente matemático MATLAB y el diagrama de cálculos se muestra en el trabajo. Del análisis de los resultados se concluye que para investigaciones donde el tamaño de la muestra no sea representativa es útil aplicar la metodología propuesta para la estimación de las funciones de distribución necesarias y con ello estimar los intervalos de confianza de los indicadores buscados.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/18214
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.relation.citationendpage113spa
dc.relation.citationissueNúm. 2 (2017)spa
dc.relation.citationstartpage107spa
dc.relation.citationvolumeVol. 19 Núm. 2 (2017)spa
dc.relation.ispartofjournalRevista Ingeniería y Competitividadspa
dc.relation.ispartofseriesRevista Ingeniería y Competitividad / Vol. 19 Núm. 2 (2017);
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessspa
dc.subject.lembMétodo de Monte Carlo
dc.subject.lembMuestra poblacional
dc.subject.lembÍndices de fiabilidad
dc.subject.lembSimulación muestral
dc.subject.proposalMonte Carlo methodspa
dc.subject.proposalPopulation sizespa
dc.subject.proposalReliability indexesspa
dc.subject.proposalBootstrapspa
dc.titleProposal of a bootstrapping methodology to calculate reliability indexesspa
dc.title.translatedPropuesta de una metodología de simulación muestral para el cálculo de índices de fiabilidad
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTCORTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
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