La comprensión del impacto de la producción, la exposición ambiental y las características de edad en la fiabilidad de una población se basa frecuentemente en la ciencia subyacente y la evaluación empírica. Cuando hay ciencia incompleta para prescribir qué insumos deben incluirse en un modelo de fiabilidad para predecir tendencias futuras, se pueden aprovechar técnicas de selección de modelos/variables estadísticas en un acopio o población de unidades para mejorar las predicciones de fiabilidad, así como sugerir nuevos mecanismos que afectan la fiabilidad para explorar. Describimos un proceso de cinco pasos para explorar las relaciones entre los resúmenes disponibles de edad, uso y exposición ambiental y la fiabilidad. El proceso implica primero identificar posibles insumos candidatos, luego organizar los datos para el análisis. En tercer lugar, se estiman una variedad de modelos con diferentes combinaciones de los insumos, y en cuarto lugar, se utilizan métricas flexibles para compararlos. Finalmente, se examinan gráficos de las relaciones predichas para destilar los principales contendientes del modelo en una lista priorizada para que los expertos en la materia puedan entender y comparar. La complejidad del modelo, la calidad de la predicción y el costo de la recolección de datos futuros son todos factores a considerar por los expertos en la materia al seleccionar un modelo final.