En análisis de la supervivencia se llama función de riesgo a una función que mide la probabilidad de que a un individuo le ocurra cierto suceso de interés a lo largo del tiempo. En fiabilidad de sistemas, donde el suceso de interés suele ser el fallo de un dispositivo, se suele denominar a esta función tasa de fallo.

Definición

Sea T {\displaystyle T} una variable aleatoria definida sobre el intervalo [0, ∞) que indica el tiempo de sobrevivencia de un determinado objeto, dicho de otro modo, hasta que se produzca el primera fallo. Sea F ( t ) {\displaystyle F(t)} su función de distribución. Entonces, la probabilidad que un objeto presente un fallo antes de un tiempo t {\displaystyle t} , puede expresarse como:


Pr ( T t ) = F ( t ) = 1 R ( t ) , t 0. {\displaystyle \operatorname {Pr} (T\leq t)=F(t)=1-R(t),\quad t\geq 0.\!}

Donde R ( t ) {\displaystyle R(t)} es la función de confiabilidad o supervivencia, es decir, la probabilidad que un determinado objeto sobreviva más allá de un tiempo t {\displaystyle t} .


Si f ( t ) {\displaystyle f(t)} es su correspondiente función de densidad, es decir,

F ( t ) = 0 t f ( x ) d x , {\displaystyle F(t)=\int _{0}^{t}f(x)\,dx,\!}

entonces la función de riesgo es

h ( t ) = f ( t ) 1 F ( t ) = f ( t ) R ( t ) . {\displaystyle h(t)={\frac {f(t)}{1-F(t)}}={\frac {f(t)}{R(t)}}.\!}

Ejemplo

Si la supervivencia está regida por una distribución exponencial de parámetro λ {\displaystyle \lambda } , entonces,

F ( t ) = 0 t λ e λ x d x = 1 e λ t {\displaystyle F(t)=\int _{0}^{t}\lambda e^{-\lambda x}\,dx=1-e^{-\lambda t}\!}

y la función de riesgo es

h ( t ) = f ( t ) R ( t ) = λ e λ t e λ t = λ . {\displaystyle h(t)={\frac {f(t)}{R(t)}}={\frac {\lambda e^{-\lambda t}}{e^{-\lambda t}}}=\lambda .}

Por lo tanto, en este caso la función de riesgo es constante en el tiempo.

Bibliografía

  • Borges, R. (2005). Análisis de sobrevivencia utilizando el Lenguaje R. XV Simposio de Estadística, Paipa, Colombia. Disponible en PDF

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