Diagnostico Estadistico

CAPITULO 3
DIAGNÓSTICOS ESTADÍSTICOS
Por cientos de años el término “diagnóstico” estaba asociado exclusivamente con la medicina como es el campo que trata con los métodos de identificación de enfermedades basados en observación de síntomas.
Este término es derivado de la palabra griega “diagnosis” que significa reconocimiento, considerando que diagnósticos representa la habilidad dereconocer. En la segunda mitad del siglo XX, diagnósticos técnicos comenzaron a ser desarrollados basados en la misma idea—reconocer el estado de un objeto técnico por medio de métodos objetivos y por medio de síntomas de rastreo asociados con la explotación del objeto. Más precisamente, los diagnósticos evalúan el estado de un objeto investigando las propiedades de los procesos operacionales delobjeto junto con procesos asociados con este y/o estudiando los productos del objeto.
En el diagnóstico técnico regular un problema primario es: ¿Qué clase de síntomas deben ser observados para obtener información acerca del estado del objeto? Esto conduce a un segundo problema: ¿Cómo pueden estos síntomas ser detectados? Por lo general, se necesita un aparato de diagnostico especial, incluyendoprocedimientos altamente sofisticados, precisos y personal capacitado para aplicar instrumentos de diagnóstico y leer los datos grabados. Una situación similar es encontrada en diagnósticos estadísticos; la principal diferencia es que los datos reunidos en diagnósticos estadísticos son por lo general secuencias de los tiempos de los estados de el objeto y, típicamente, no es requerida unainstrumentación específica. Los dispositivos de diagnóstico aquí son herramientas matemáticas. Una persona haciendo estas investigaciones estadísticas debería poseer el conocimiento apropiado para llevar a cabo la investigación, así como para "leer" correctamente los resultados de las herramientas estadísticas aplicadas. Un punto de consideración aquí es como trabajar con los datos reunidos durante lasinvestigaciones en la explotación del objeto. Los problemas asociados con las preparación, organización y análisis de estas investigaciones no serán consideradas aquí. Estos problemas son descritos bien, en la literatura de confiabilidad, así como en la literatura relacionada con matemática estadística.
Teniendo en cuenta que la literatura de confiabilidad es bastante rica en esta área (ver, porejemplo, Gnyedenko 1969, Melchers 1999, O’Connor 2005, Smith 2007), aquí se prestará atención a la primera etapa de la investigación, inmediatamente después de la recolección de datos. Esto se refiere a las pruebas de la información reunida.
Hay mucha información en datos recolectados que no es visible a primera vista. Es necesario aplicar apropiadamente las herramientas matemáticas que permiten quemuchas preguntas cruciales sean contestadas y las cuales indican lo que debe tomarse en consideración. A veces estas preguntas están relacionadas con que tipo de decisiones deben ser hechas en conexión con la utilización posterior del objeto, y a veces se trata de mantenimiento. Estas herramientas pueden ser encontradas en estadística matemática.
Básicamente, mucha información puede serobtenida desde la forma de las secuencias observadas del tiempo de los estados. Estas secuencias pueden ser probadas por:
a. Aleatoriedad.
b. Valores extremos posibles.
c. Estacionariedad de tiempos de Estados en el sentido de medias.
d. Estacionariedad de tiempos de Estados en el sentido de varianza.
e. La falta o la existencia de un componente cíclico en el proceso.
f. Autocorrelación en el proceso.
g. Homogeneidad de datos
h. Mutua independencia de variables aleatorias
i. Mutua dependencia de variables aleatorias

Podemos discutir estos puntos en secuencia y apoyar nuestras consideraciones con ejemplos tomados de la práctica del proceso. Sin embargo, antes de que lleguemos a eso, un término necesita una explicación. Este es probabilidad. Esta expresión...