Predicción del tiempo que falta para que se produzca un evento esperado

Question

Tengo una situación en la que se supone que un evento debe ocurrir cada x minutos para un número de sitios diferentes (cada sitio podría ser configurado para un intervalo de tiempo diferente x). De vez en cuando el evento puede fallar.

Me gustaría poder predecir un intervalo de tiempo en el que debería preocuparme si un evento no ha ocurrido. (Por ejemplo, para el sitio A, 1 evento perdido indica un problema que necesita atención, pero el sitio B pierde mucho, así que no me preocuparía por 5 eventos perdidos).

Para concretar un poco más. Supongamos que tengo 3 tiendas que deben cargar sus datos de ventas cada 30 minutos. Si la tienda 1 no sube los datos, puede ser un problema temporal y podrá subirlos en el siguiente intervalo de 30 minutos. Esto es especialmente cierto si esto sucede con frecuencia para la tienda 1.

Por otro lado, la tienda 2 puede cargar casi siempre en la marca de intervalo de 30 minutos, por lo que un fallo indica un problema que alguien tiene que mirar.

Suponiendo que tengo muchos datos históricos sobre la frecuencia con la que cada tienda deja de cargar datos, ¿cómo podría crear un modelo para cada tienda basado en su historial que pueda utilizar para determinar una predicción estimada de cuándo debería cargar sus datos la próxima vez?

Answer 1

La respuesta puede ser ofrecida por análisis de supervivencia que, cuando se utiliza en ingeniería, se denomina análisis de fiabilidad . Entiendo que necesita estimar la ocurrencia de fallos en tiempo cruzado, por lo que podría considerar este artículo sobre la evaluación de la fiabilidad de los productos .

Entre los modelos que puede considerar se encuentran:

1. Modelo de baja potencia (Duane)
2. Modelo de proceso de Poisson homogéneo o si se trata de un análisis de supervivencia:
3. Análisis de regresión de Cox :

Una buena referencia que cubre esto es el libro Análisis de supervivencia con S .

Un segundo enfoque es desde la perspectiva del control de procesos y del control de calidad. Un punto de vista teórico se encuentra en el libro Modelización, análisis y optimización de la fiabilidad .