Avaliação bayesiana de falhas em locomotivas modelo Dash9w-GE

dc.creatorCássio Azevedo de Lima
dc.date.accessioned2022-08-03T16:15:56Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:17:32Z
dc.date.available2022-08-03T16:15:56Z
dc.date.issued2021-12-15
dc.description.abstractIn 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.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/43923
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatística
dc.subjectPoisson, Processo de
dc.subjectInferência bayesiana
dc.subject.otherProcesso de Poisson Não homogêneo
dc.subject.otherSistemas Reparáveis
dc.subject.otherLei Potência, Inferência Bayesiana
dc.subject.otherSampling Importance Resampling (SIR)
dc.titleAvaliação bayesiana de falhas em locomotivas modelo Dash9w-GE
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Roberto da Costa Quinino
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4614108535307047
local.contributor.referee1Danilo Gilberto de Oliveira Valadares
local.contributor.referee1Anderson Laécio Galindo Trindade
local.description.resumoNeste 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).
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programCurso de Especialização em Estatística

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