Métodos numéricos de estimação para modelos de degradação como efeitos aleatórios não normais"

Clodio Pereira de Almeida

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/ICED-8MAH3M

Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	Métodos numéricos de estimação para modelos de degradação como efeitos aleatórios não normais"
Autor(es):	Clodio Pereira de Almeida
Primeiro Orientador:	Marta Afonso Freitas
Primeiro Coorientador:	Enrico Antonio Colosimo
Primeiro membro da banca :	Magda Carvalho Pires
Segundo membro da banca:	Vera Lucia Damasceno Tomazella
Resumo:	Modelos de degradação são cada vez mais usados para se avaliar a confiabilidade de diversos tipos de produtos, especialmente aqueles com pequena probabilidade de falhar durante o tempo dos testes de vida tradicionais ou testes de vida acelerados. Os pacotes computacionais existentes para se ajustar modelos de degradação, assumem que os efeitos aleatórios nestes modelos têm distribuição normal. Estimativas para os parâmetros do modelo quando é violada a suposição de normalidade mostraram-se viciadas. Neste trabalho, implementamos solução para análise de dados de degradação modelados por perfis lineares simples e efeito aleatório com distribuição não normal, que consiste numa aproximação numérica da verossimilhança com a transformação sugerida por Nelson et al.(2006). A partir de simulações e estudo de casos reais, comparamos as estimativas para a distribuição do tempo de falha obtidas pelo método implementado com aquelas obtidas com a utilização dos softwares estatísticos padrões (por exemplo, os pacotes LME e NLMEdo Software R 2.11 ) e pelos métodos aproximado e análise de falha tradicional (FTA)
Assunto:	Estatística Análise numérica Teoria bayesiana de decisão estatistica Teoria da estimativa
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição:	UFMG
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/ICED-8MAH3M
Data do documento:	1-Jul-2011
Aparece nas coleções:	Dissertações de Mestrado

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