Se sabe desde hace al menos 150 años que los datos de vida a fatiga exhiben una cantidad considerable de variabilidad. Además, modelar estadísticamente la vida a fatiga de manera adecuada es un desafío. Se han utilizado diferentes enfoques empíricos, cada uno de los cuales tiene méritos; sin embargo, ninguno es apropiado de manera universal. Incluso cuando existe una base de datos suficientemente robusta, la dispersión en las vidas a fatiga puede ser extremadamente grande y difícil de caracterizar. El propósito de este trabajo es revisar metodologías tradicionales y más modernas basadas en la empiria para estimar el comportamiento estadístico de los datos de fatiga. Los análisis se realizan sobre dos conjuntos de datos históricos de alambre de aluminio recocido y alambre de cobre electrolítico recocido sometidos a fatiga por torsión inversa. Estos datos están fácilmente disponibles en publicaciones. Específicamente, la revisión considera un método tradicional para el análisis de ciclos de tensión (S-N) que incluye regresión lineal a través de medianas dependientes de la carga y límites de confianza del error cuadrático medio (MSE). Otro enfoque que se utiliza es la estimación de la distribución de Weibull para cada condición de carga, a partir de la cual se determinan estimaciones para el comportamiento de la mediana y los límites de confianza. La técnica preferida es el desarrollo de funciones de distribución acumulativa para la vida a fatiga, que contiene aspectos de la fiabilidad tradicional, el S-N clásico y el modelado de carga aplicada. Nuevamente, se estiman límites de confianza para esta técnica. A pesar de que es una técnica empírica, hay aspectos mecánicos que subyacen a la empiria. Este enfoque se sugiere porque el método es muy robusto y la estimación es más precisa que los otros métodos.