Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/56418
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorLetícia Pereira Pintopt_BR
dc.creatorCristiano de Carvalho Santospt_BR
dc.creatorRosângela Helena Loschipt_BR
dc.date.accessioned2023-07-17T18:03:55Z-
dc.date.available2023-07-17T18:03:55Z-
dc.date.issued2020-05-
dc.citation.issue19pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5151/spolm2019-206pt_BR
dc.identifier.issn2175-6295pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/56418-
dc.description.abstractInformation on the failure times of highly reliability products, that are unlikely to fail traditional life tests or accelerated life tests, can be obtained from degradation experiments. Ferreira et al. (2012) proposed a linear degradation model in which the degradation rate depends on categorical covariates. In this article, theoretical aspects of this model are studied and it is shown that such a model is unidentifiable. The effect of the model non-identifiability in the posterior sampling via Markov chain Monte Carlo methods is discussed. Modifications in such a model structure are proposed, obtaining an identifiable model. It was implemented under the Bayesian approach. The results obtained in the simulated data studies performed showed that the proposed model produces reasonable estimates for time-related quantities until failure.pt_BR
dc.description.resumoInformações sobre os tempos de falha de produtos que possuem elevada confiabilidade e que dificilmente falham nos testes de vida tradicionais ou testes de vida acelerados podem ser obtidas pelos experimentos de degradação. Ferreira et al. (2012) propõem um modelo de degradação onde a taxa de degradação é função de covariáveis categóricas. Neste artigo, aspectos teóricos desse modelo foram estudados e foi demonstrado a sua não identificabilidade. O efeito da não identificabilidade do modelo no processo de amostragem da distribuição a posteriori através de métodos Monte Carlo via cadeia de Markov é discutido. Foram propostas modificações na estrutura de tal modelo, obtendo-se um modelo identificável. O modelo proposto foi implementado sob o enfoque bayesiano. Os resultados obtidos, nos estudos de dados simulados realizados, mostraram que o modelo proposto produz estimativas razoáveis para quantidades relacionadas ao tempo até a falha.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.description.sponsorshipOutra Agênciapt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofSimpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinhapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectModelos de degradaçãopt_BR
dc.subjectEstatística Bayesianapt_BR
dc.subject.otherEstatística - Análisept_BR
dc.subject.otherAmostragem (Estatística)pt_BR
dc.subject.otherConfiabilidade (Probabilidades)pt_BR
dc.subject.otherTeoria bayesiana de decisão estatisticapt_BR
dc.titleUm modelo identificável para dados de degradação quando unidades operam em condições distintaspt_BR
dc.title.alternativeAn identifiable model for degradation data when units operate under different conditionspt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttps://www.proceedings.blucher.com.br/article-details/34621pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8210-3593pt_BR
Appears in Collections:Artigo de Evento



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.