Avaliação bayesiana de falhas em locomotivas modelo Dash9w-GE
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Membros da banca
Danilo Gilberto de Oliveira Valadares
Anderson Laécio Galindo Trindade
Anderson Laécio Galindo Trindade
Resumo
Neste trabalho avaliamos as falhas nos sistemas reparáveis das locomotivas modelo Dash9W –GE de acordo com um processo de Poisson Não Homogêneo, utilizando abordagem Bayesiana e lei potência para intensidade de falhas. Considerando a complexidade da função de verossimilhança a distribuição da posteriori dos parâmetros foi obtida com o algoritmo Sampling Importance Resampling (SIR).
Abstract
In this work we evaluate locomotive failures according to a non-homogeneous Poisson process, using a Bayesian approach ande power law for failure intensity. Considering the complexity of the likelihood function, the posterior distribution of the parameters was obtained with the SIR-Sampling Importance Resampling algorithm.
Assunto
Estatística, Poisson, Processo de, Inferência bayesiana
Palavras-chave
Processo de Poisson Não homogêneo, Sistemas Reparáveis, Lei Potência, Inferência Bayesiana, Sampling Importance Resampling (SIR)