Modelo General de Cox

Esta investigacin propone una metodologa innovadora debido a que utiliza conjuntamente la teora estadstica y los constructos tericos de la inteligencia artificial, especficamente aquellos conceptos relacionados con la arquitectura y funcionamiento de la neurona neo difusa para obtener estimaciones de los parmetros basados en el modelo de regresin de Cox. Esta Metodologa Alternativa, y por tanto interdisciplinaria, resulta provechosa ya que permite la discretizacin de las variables en trminos de funciones de pertenencia propuestas por la lgica difusa, de tal forma que la membresa de un elemento es valorada en funcin de un rango, y no en trminos absolutos, como se propone en las metodologas que se utilizan frecuentemente en la ciencia estadstica. A partir de la metodologa que se propone en esta investigacin, el tiempo de vida de un fenmeno cualquiera se podr predecir y modelar la funcin de riesgo de falla del componente estudiado con una mayor exactitud.