1. Series temporales
1.1 Introducción. Características de una serie temporal: Tendencia, homocedasticidad y ciclo estacional.
1.2 Concepto de Serie Estacionaria.
1.3 Transformación de series no estacionaras en series estacionarias.
1.4 Función de Autocorrelación simple y parcial
1.5 Modelos AR(1) AR(2) y AR(p)
1.6 Modelos MA(1), MA(2) y MA(q)
1.7 Modelos ARMA
1.8 Modelos ARIMA
1.9 Estimación y diagnosis de los modelos
1.10 Previsión
1.11 Modelos ARIMA estacionales
1.12 Previsión en Modelos Arima estacionales
2. Fiabilidad
2.1 Introducción a los datos de duración (ADS)
2.1 Funciones utilizadas: Función de fiabilidad y Tasa de Fallos
2.3 Tipos de tasas de fallos.
2.4 Modelos paramétricos: Weibull
2.5 Métodos gráficos para la determinación del modelo.
2.6 Estimación de la duración en el caso de datos completos.
2.7 Datos censurado. Tipos de censura.
2.8 Métodos gráficos con datos censurados.
2.9 Estimador de Kaplan Meier
2.10 Estimación paramétrica con datos censurados.
2.10 Ensayos acelerados (Bajo Stress)
2.11 Sistemas serie y paralelo. Introducción a sistemas complejos.