La fiabilidad de los circuitos de Integración a Gran Escala Muy Grande (VLSI) se ha vuelto cada vez más susceptible a fallos transitorios inducidos por ruido ambiental con la escala de la tecnología. Algunas estrategias de tolerancia a fallos comúnmente utilizadas requieren métodos estadísticos para estimar con precisión la tasa de fallos en diferentes partes del circuito lógico, y la simulación de Monte Carlo (MC) se aplica a menudo para completar esta tarea. Sin embargo, el método de MC sufre de costos de computación poco prácticos debido al tamaño de los circuitos. Además, los efectos del envejecimiento del circuito, como la inestabilidad de la temperatura del sesgo negativo (NBTI), cambiarán las características del circuito durante su vida útil, lo que llevará a un cambio en el margen de ruido del circuito. Este cambio aumentará la complejidad de las tareas de estimación de la tasa de fallos transitorios. En este documento, se propone un método de análisis estadístico consciente de NBTI basado en las características de transferencia de voltaje de probabilidad para circuitos lógicos combinatorios. Este método puede adquirir tasas de fallos precisas utilizando un proceso de aproximación de función de densidad de probabilidad discreta, resolviendo así el problema de costos de computación del método de MC. El método propuesto también puede considerar los efectos del envejecimiento y analizar cambios estadísticos en las tasas de fallos. Los resultados experimentales demuestran que, en comparación con la simulación de MC, nuestro método puede lograr tiempos de computación que son dos órdenes de magnitud más cortos mientras mantiene una tasa de error inferior al 9%.