Gráficos de controle têm sido amplamente utilizados na manufatura para melhoria de processos. Diversas abordagens tem sido propostas para melhorar o desempenho dos gráficos existentes na literatura. Além disso, o uso de gráficos de controle tem se estendido para outras áreas, tais como, economia, finanças, medicina, etc. O objetivo deste trabalho é comparar o gráfico CUSUM com o gráfico EWMA para monitoramento do número diário de internações hospitalares. Para tanto, utilizou-se uma série histórica de internações devido a doenças respiratórias para a população acima de 65 anos. Um modelo linear foi ajustado considerando que o número de internações segue uma distribuição Binomial Negativa. São simulados diversos cenários de mudança no número médio de internações e utilizando diferentes estatísticas baseadas em transformações, é feita uma comparação entre estes gráficos. Verifica-se que o gráfico EWMA com limite de controle assintótico possui desempenho muito similar ao gráfico CUSUM. Já o EWMA implementado com limite de controle exato apresenta melhor desempenho em relação ao gráfico CUSUM quando se atribui pesos menores aos dados atuais. / Control charts have been widely used for process improvement in manufacturing. In literature several approaches have been proposed to improve the current charts performance. In addition, the use of control charts has been extended to other areas such as economics, finance, medicine, and others. The objective of this study is to compare CUSUM control chart with EWMA control chart for monitoring daily number of hospital admissions. Using a historical hospitalizations series due to respiratory diseases for people over 65 years old, a Negative Binomial regression model is fitted. Several scenarios are simulated using different shifts in the mean and using different statistics based on transformations, in order to compare these charts. It is shown that EWMA control chart with asymptotic control limit has similar performance as CUSUM control chart. However, using smaller values for new observations the EWMA control chart with exact control limit has better performance than CUSUM control chart.

A água de lastro de navios é um dos principais agentes dispersivos de organismos nocivos à saúde humana e ao meio ambiente e normas internacionais exigem que a concentração desses organismos no tanque seja menor que um valor previamente especificado. Por limitações de tempo e custo, esse controle requer o uso de amostragem. Sob a hipótese de que a concentração desses organismos no tanque é homogênea, vários autores têm utilizado a distribuição Poisson para a tomada de decisão com base num teste de hipóteses. Como essa proposta é pouco realista, estendemos os resultados para casos em que a concentração de organismos no tanque é heterogênea utilizando estratificação, processos de Poisson não-homogêneos ou assumindo que ela obedece a uma distribuição Gama, que induz uma distribuição Binomial Negativa para o número de organismos amostrados. Além disso, propomos uma nova abordagem para o problema por meio de técnicas de estimação baseadas na distribuição Binomial Negativa. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais no software R / Ballast water is a leading dispersing agent of harmful organisms to human health and to the environment and international standards require that the concentration of these organisms in the tank must be less than a prespecified value. Because of time and cost limitations, this inspection requires the use of sampling. Under the assumption of an homogeneous organism concentration in the tank, several authors have used the Poisson distribution for decision making based on hypothesis testing. Since this proposal is unrealistic, we extend the results for cases in which the organism concentration in the tank is heterogeneous, using stratification, nonhomogeneous Poisson processes or assuming that it follows a Gamma distribution, which induces a Negative Binomial distribution for the number of sampled organisms. Furthermore, we propose a novel approach to the problem through estimation techniques based on the Negative Binomial distribution. For practical applications, we implemented computational routines using the R software

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-26T13:58:50Z No. of bitstreams: 1 mariagabrielapinheiroduarte.pdf: 1620252 bytes, checksum: 15c4a549120ea316724b85a0686eb636 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-27T11:28:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mariagabrielapinheiroduarte.pdf: 1620252 bytes, checksum: 15c4a549120ea316724b85a0686eb636 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-27T11:28:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mariagabrielapinheiroduarte.pdf: 1620252 bytes, checksum: 15c4a549120ea316724b85a0686eb636 (MD5) Previous issue date: 2015-07-28 / Estudos sobre a produção científica e tecnológica são importantes em virtude de permitirem o mapeamento dos seus determinantes, auxiliando os dirigentes das instituições de ensino e agências de fomento em suas tomadas de decisão. A produção científica e tecnológica universitária brasileira cresceu substancialmente no período de 2001-2011. O número de publicações científicas cresceu 121,4% e o número de depósitos de patentes 1211,3%. . Neste trabalho foi avaliada a relação entre a produção científica-tecnológica universitária e seus insumos, tendo como unidade de observação as instituições de ensino superior brasileiras. Os principais insumos, utilizados como variáveis explicativas desse estudo, foram idade das universidades, proporção de discentes de cada instituição de ensino, investimentos recebidos, proporção de docentes por alunos matriculados em programas de pós-graduação e a quantidade de programas de pós-graduação nas grandes áreas de conhecimento. São usados modelos econométricos para dados de contagem, como o Binomial Negativo e o Binomial Negativo Inflado de Zeros, assim como o modelo Binomial Negativo de Efeitos Fixos. Os principais resultados mostram que os principais condicionantes da produção científica e tecnológica brasileira são: o tamanho da universidade, a sua natureza pública, a proporção de docentes e alunos de pós-graduação e os investimentos totais e os de auxílio à pesquisa. / Studies on the scientific and technological production are important because they allow the mapping of its determinants, helping leaders of educational institutions and funding agencies in their decision making. The Brazilian scientific and technological university has grown substantially in the 2001-2011 period. The number of scientific publications increased 121.4% and the number of patent applications 1211.3%. . In this work we evaluated the relation between the university scientific-technological production and its inputs, with the observation unit as the Brazilian higher education institutions. The main inputs used as explanatory variables in this study were the age of the universities, the proportion of students from each educational institution, received investments, the proportion of teachers by students enrolled in graduate programs and the number of graduate programs in large areas of knowledge. Econometric models for count data are used, as the Negative Binomial and Negative Binomial Zero inflated , as well as the negative binomial model of fixed effects. The main results show that the main determinants of Brazilian scientific and technological are: the size of the university, its public nature, the ratio of teachers and students graduate and total investments and research support.

In this thesis, we consider several statistical techniques applicable to claim frequency models of an MTPL portfolio with a focus on overdispersion. The practical part of the work is focused on the application and comparison of the models on real data represented by an MTPL portfolio. The comparison is presented by the results of goodness-of-fit measures. Furthermore, the predictive power of selected models is tested for the given dataset, using the simulation method. Hence, this thesis provides a combination of the analysis of goodness-of-fit results and the predictive power of the models.

The Highway Safety Manual (HSM) estimates roadway safety performance based on predictive models that were calibrated using national data. Calibration factors are then used to adjust these predictive models to local conditions for local applications. The HSM recommends that local calibration factors be estimated using 30 to 50 randomly selected sites that experienced at least a total of 100 crashes per year. It also recommends that the factors be updated every two to three years, preferably on an annual basis. However, these recommendations are primarily based on expert opinions rather than data-driven research findings. Furthermore, most agencies do not have data for many of the input variables recommended in the HSM. This dissertation is aimed at determining the best way to meet three major data needs affecting the estimation of calibration factors: (1) the required minimum sample sizes for different roadway facilities, (2) the required frequency for calibration factor updates, and (3) the influential variables affecting calibration factors. In this dissertation, statewide segment and intersection data were first collected for most of the HSM recommended calibration variables using a Google Maps application. In addition, eight years (2005-2012) of traffic and crash data were retrieved from existing databases from the Florida Department of Transportation. With these data, the effect of sample size criterion on calibration factor estimates was first studied using a sensitivity analysis. The results showed that the minimum sample sizes not only vary across different roadway facilities, but they are also significantly higher than those recommended in the HSM. In addition, results from paired sample t-tests showed that calibration factors in Florida need to be updated annually. To identify influential variables affecting the calibration factors for roadway segments, the variables were prioritized by combining the results from three different methods: negative binomial regression, random forests, and boosted regression trees. Only a few variables were found to explain most of the variation in the crash data. Traffic volume was consistently found to be the most influential. In addition, roadside object density, major and minor commercial driveway densities, and minor residential driveway density were also identified as influential variables.

Nesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a priori conjugada para os parâmetros dos modelos e busca-se a distribuição a posteriori, a qual associada a certas funções de perda permite encontrar estimativas bayesianas para os parâmetros. Na abordagem clássica foram calculados estimadores de máxima verossimilhança, usandose o método de score de Fisher e verificou-se por meio de simulação a consistência dos mesmos. Com os estudos desenvolvidos pode-se observar que, tanto a inferência clássica quanto a inferência bayesiana para os parâmetros dos modelos em questão, apresentou boas propriedades analisadas por meio das propriedades dos estimadores pontuais. A última etapa do trabalho consiste na análise de um conjunto de dados reais, sendo uma série real correspondente ao número de internações por causa da dengue em Campina Grande. Estes resultados mostram que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série / In this work, it was studied the GARMA model to model time series count data with Poisson, binomial and negative binomial discrete conditional distributions. The main goal is to analyze, in the bayesian and classic context, the performance and the quality of fit of the corresponding models, as well as the coverage percentages performance to these models. To achieve this purpose we considered the analysis of Bayesian estimators and credible intervals were analyzed. To the Bayesian study it was proposed a priori distribution joined to the models parameters and sought a posteriori distribution, which one associate with to certain loss functions allows finding out Bayesian estimates to the parameters. In the classical approach, it was calculated the maximum likelihood estimators using the method of Fisher scoring, whose interest was to verify, by simulation, the consistence. With the studies developed we can notice that, both classical and inference Bayesian inference for the parameters of those models, presented good properties analysed through the properties of the punctual estimators. The last stage of the work consisted of the analysis of one real data set, being a real serie corresponding to the admission number because of dengue in the city of Campina Grande. These results show that both the classic and the Bayesian studies are able to describe well the behavior of the serie

Neste trabalho propomos a distribuição Weibull-Binomial-Negativa (WBN) considerando uma estrutura de ativação latente para explicar a ocorrência do evento de interesse, em que o número de causas competitivas é modelado pela distribuição Binomial Negativa, e os tempos não observados devido às causas seguem a distribuição Weibull. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, sendo assim os casos de primeira ativação, última ativação e ativação aleatória foram considerados no estudo. Desse modo o modelo proposto inclui uma ampla distribuição, tais como Weibull-Geométrico (WG) e Exponencial-Poisson Complementar (EPC), introduzidas por Barreto-Souza et al. (2011) e G. et al. (2011), respectivamente. Baseando-nos na mesma estrutura, consideramos o modelo de regressão locação-escala baseado na distribuição proposta (WBN) e o modelo para dados de sobrevivência com fração de cura. Os principais objetivos deste trabalho é estudar as propriedades matemáticas dos modelos propostos e desenvolver procedimentos de inferências desde uma perspectiva clássica e Bayesiana. Além disso, as medidas de diagnóstico Bayesiana baseadas na \'psi\'-divergência (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), que inclui como caso particular a medida de divergência Kullback-Leibler (K-L), foram consideradas para detectar observações influentes / In this work we propose the Weibull-Negative-Binomial (WNB) considering a latent activation structure to explain the occurrence of an event of interest, where the number of competing causes are modeled by the Negative Binomial distribution and the no observed time due to the causes following the Weibull distribution. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms, cases of first, last and random activation were considered in the study. Thus, the proposed model includes a wide distribution such as Weibull-Geometric distribution (WG) and Exponential-Poisson complementary (EPC) introduced by (Barreto-Souza et al., 2011) and (G. et al., 2011) respectively. Based on the same structure, we propose a location-scale regression model based on the proposed distribution (WNB) and the model for survival data with cure fraction. The main objectives of this work is to study the mathematical properties of the proposed models and develop procedures inferences from a classical and Bayesian perspective. Moreover, the Bayesian diagnostic measures based on the \'psi\'-divergence (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), which includes Kullback-Leibler (K-L) divergence measure as a particular case, were considered to detect influential observations

In this paper we study the occurrences of outdoor vehicle fires recorded by the Swedish Civil Contingencies Agency (MSB) for the period 1998-2019, and build static panel data models to predict future occurrences of fire in Stockholm County. Through comparing the performance of different models, we look at the effect of different distributional assumptions for the dependent variable on predictive performance. Our study concludes that treating the dependent variable as continuous does not hamper performance, with the exception of models meant to predict more uncommon occurrences of fire. Furthermore, we find that assuming that the dependent variable follows a Negative Binomial Distribution, rather than a Poisson Distribution, does not lead to substantial gains in performance, even in cases of overdispersion. Finally, we notice a slight increase in the number of vehicle fires shown in the data, and reflect on whether this could be related to the increased population size.

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