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dc.contributor.advisor1Daniel Furtado Ferreirapt_BR
dc.contributor.referee1Sueli Aparecida Mingotipt_BR
dc.contributor.referee2Luiz Henrique Duczmalpt_BR
dc.contributor.referee3Roberto da Costa Quininopt_BR
dc.creatorRaphael Lennie Fernandes Ribeiropt_BR
dc.date.accessioned2019-08-12T13:18:39Z-
dc.date.available2019-08-12T13:18:39Z-
dc.date.issued2010-04-09pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ICED-875Q82-
dc.description.resumoEsta dissertação oferece algumas contribuições às áreas de testes de hipótese e de monitoramento de processos multivariados e controle de qualidade. Vários dos procedimentos clássicos de controle de processos multivariados são desenvolvidos assumindo que os vetores de observações são independentes com distribuição normalmultivariada com vetor de médias µ e matriz de covariâncias S. Porém, na prática, é usual encontrar observações autocorrelacionadas. Deste modo, para melhorar o desempenho dos testes estatísticos e a qualidade do monitoramento do processo é necessário levar em consideração a autocorrelação dos vetores de observações. Éessencial usar um modelo estatístico apropriado de séries temporais para modelar o comportamento dos vetores de observações do processo, tendo em conta a estrutura de dependência. Assim como é importante monitorar o vetor de médias, µ, do processo nocaso multivariado, é também importante monitorar a variabilidade do processo. Dessa forma, nesta dissertação avaliamos inicialmente o comportamento de alguns testes estatísticos construídos para o monitoramento de matrizes de covariâncias, que sãoformulados sob a hipótese de independência entre as observações, quando essa suposição é violadapt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessos multivariados autocorrelacionadospt_BR
dc.subjectTestes estatísticos parapt_BR
dc.subjectModelos VAR(1)pt_BR
dc.subjectMatriz de covariânciaspt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.titleTestes de hipótese multivariados para matrizes de covariânciasem processos autocorrelacionados com aplicações em controlede qualidadept_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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