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

Clodio Pereira de Almeida

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

dc.creator	Clodio Pereira de Almeida
dc.date.accessioned	2019-08-13T10:30:21Z
dc.date.accessioned	2025-09-08T23:37:59Z
dc.date.available	2019-08-13T10:30:21Z
dc.date.issued	2011-07-01
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/1843/ICED-8MAH3M
dc.language	Português
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais
dc.rights	Acesso Aberto
dc.subject	Estatística
dc.subject	Análise numérica
dc.subject	Teoria bayesiana de decisão estatistica
dc.subject	Teoria da estimativa
dc.subject.other	Modelos de degradação
dc.subject.other	Máxima verossimilhança
dc.subject.other	Probability integral transformation
dc.title	Métodos numéricos de estimação para modelos de degradação como efeitos aleatórios não normais"
dc.type	Dissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1	Enrico Antonio Colosimo
local.contributor.advisor1	Marta Afonso Freitas
local.contributor.referee1	Magda Carvalho Pires
local.contributor.referee1	Vera Lucia Damasceno Tomazella
local.description.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)
local.publisher.initials	UFMG

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