dmshar

Нет, Тостер себя не изжил. Но какой ответ вы хотели получить даже не упомянув название своей специальности? А ведь дипломная работа делается не "по теме", а именно "по специальности". Что толку, если вам подскажут тему для Прикладной Математики, если ваша специальность Финансовая Аналитика?
И какой вам толк, если вам назовут то, что "сейчас актуально", если у вас на это (вдруг) не хватит базовой подготовки?

Есть такой раздел Data Science, который очень оптимистично называется "анализ выживаемости". Название историческое, так как изначально анализируются шансы пациентов выжить за определенный промежуток времени. Или выздороветь - в зависимости от уровня оптимизма :-).
Так вот, в общем случае этот раздел как раз и строит модели, нацеленные в том числе на выявление вероятности поломки оборудования, вероятности свершения какого-то определенного события, попыток предсказания момента выхода оборудования из строя и т.д. Ну вот, из самого свежайшего (буквально вчерашнего) и простейшего описания этого раздела Data Science - можно прочитать тут: https://datascienceplus.com/survival-analysis-part-i/
(Кстати, тут и объясняться, за одно, и почему классическая регрессионная модель в данном случае не работает, и в чем отличия ее от модели выживаемости).
Из более фундаментального - statsoft.ru/home/textbook/modules/stsurvan.html
И вообще, информации по теме много. Ключевые слова - "анализ выживаемости".

К ответу коллеги дополню - этот коэффициент применим только если известно, что исходные данные имеют нормальное распределение и если они (данные) измерены в шкалах интервалов или отношений. Для данных измеренных в других шкалах - порядка, номинальной, дихатомической - используют другие аналоги данной формулы.
Литература - если для справки - Кобзарь А.И "Прикладная математическая статистика".
Если для изучения - любая книга по матстатистике, где есть раздел "корреляционный анализ".