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dc.contributor.advisorMoada, Fernando Antonio [UNESP]
dc.contributor.authorChagas, Karlla Delalibera [UNESP]
dc.date.accessioned2018-05-14T12:53:09Z
dc.date.available2018-05-14T12:53:09Z
dc.date.issued2018-04-16
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/153943
dc.description.abstractNeste trabalho iremos realizar uma abordagem sobre a modelagem de dados que advém de um teste acelerado. Consideraremos o caso em que a carga de estresse aplicada foi do tipo "step-stress". Para a modelagem, utilizaremos os modelos step-stress simples e múltiplo sob censura tipo II e censura progressiva tipo II, e iremos supor que os tempos de vida dos itens em teste seguem uma distribuição Gama. Além disso, também será utilizado o modelo step-stress simples sob censura tipo II considerando a presença de riscos competitivos. Será realizada uma abordagem clássica, por meio do método de máxima verossimilhança e uma abordagem Bayesiana usando prioris não-informativas, para estimar os parâmetros dos modelos. Temos como objetivo realizar a comparação dessas duas abordagens por meio de simulações para diferentes tamanhos amostrais e utilizando diferentes funções de perda (Erro Quadrático, Linex, Entropia), e através de estatísticas verificaremos qual desses métodos se aproxima mais dos verdadeiros valores dos parâmetros.pt
dc.description.abstractIn this work, we will perform an approach to data modeling that comes from an accelerated test. We will consider the case where the stress load applied was of the step-stress type. For the modeling, we will use the simple and multiple step-stress models under censorship type II and progressive censorship type II, and we will assume that the lifetimes of the items under test follow a Gamma distribution. In addition, the simple step-stress model under censorship type II will also be used considering the presence of competitive risks. A classical approach will be performed, using the maximum likelihood method and a Bayesian approach using non-informative prioris, to estimate the parameters of the models. We aim to compare these two approaches by simulations for different sample sizes and using different loss functions (Quadratic Error, Linex, Entropy), and through statistics, we will check which of these approaches is closer to the true values of the parameters.en
dc.description.sponsorshipPró-Reitoria de Pós-Graduação (PROPG UNESP)
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.subjectTestes aceleradospt
dc.subjectMCMCpt
dc.subjectDistribuição Gamapt
dc.subjectFunções de perdapt
dc.subjectRiscos competitivospt
dc.subjectStep-stresspt
dc.subjectMáxima verossimilhançapt
dc.subjectAccelerated testingen
dc.subjectMaximum likelihooden
dc.subjectGamma distributionen
dc.subjectLoss functionsen
dc.subjectCompetitive risksen
dc.titleInferência bayesiana para testes acelerados "step-stress" com dados de falha sob censura e distribuição Gamapt
dc.title.alternativeBayesian inference for accelerated testing "step-stress" with fault data under censorship and Gammaen
dc.typeDissertação de mestrado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
unesp.graduateProgramMatematica Aplicada e Computacional - FCTpt
unesp.knowledgeAreaMatemática aplicada e computacionalpt
unesp.researchAreaModelagem Estatísticapt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Presidente Prudentept
unesp.embargoOnlinept
dc.identifier.aleph000901692
dc.identifier.capes33004129046P9
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