Los métodos basados en momentos pueden medir los grados de seguridad de los sistemas mecánicos afectados por incertidumbres inevitables, utilizando solo los momentos estadísticos de variables aleatorias para el análisis de confiabilidad. Para la derivación convencional de los primeros cuatro momentos estadísticos basados en la serie de expansión de Taylor de segundo orden evaluada en el punto de máxima verosimilitud (MLP), la asimetría y la curtosis implican los momentos brutos de cuarto orden más altos de las variables aleatorias y, por lo tanto, son desfavorables para aplicaciones de ingeniería. Este artículo desarrolla nuevas fórmulas de cálculo para los primeros cuatro momentos estadísticos que requieren solo los primeros cuatro momentos centrales de las variables aleatorias, y la distribución de probabilidad de la función de rendimiento se aproxima utilizando una transformación normal cúbica. Se presentan varios ejemplos numéricos para demostrar la precisión de los métodos propuestos. También se realizan comparaciones entre los dos enfoques propuestos y el método de máxima entropía (ME) en relación con la evaluación de confiabilidad.