Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4185.pdf: 8236823 bytes, checksum: fc450b707396aa2c496c5373af93ef3d (MD5) Previous issue date: 2012-01-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Abstract The asymmetric distributions has experienced great development in recent times. They are used in modeling financial data, medical, genetics and other applications. Among these distributions, the Skew normal (Azzalini, 1985) has received more attention from researchers (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) and Arellano-Valle et al., (2005)). We present a comparative study of _-stable distributions, Skew normal, Skew t de Student and Skew Laplace. The _-stable distribution is studied by Nolan (2009) and proposed by Gonzalez et al., (2009) in the context of genetic data. For some real datasets, in areas such as financial, genetics and commodities, we test which distribution best fits the data. We compare these distributions using the model selection criteria AIC and BIC. / As distribuições assimétricas tem experimentado grande desenvolvimento nos tempos recentes. Elas são utilizadas na modelagem de dados financeiros, médicos e genéticos entre outras aplicações. Dentre essas distribuições, a normal assimétrica (Azzalini, 1985) tem recebido mais atenção dos pesquisadores (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) e Arellano-Valle et al., (2005)). Nesta dissertação, apresentamos um estudo comparativo das distribuições _-estável, normal , t de Student e Laplace assimétricas. A distribuição _-estável estudada por Nolan (2009) é proposta por Gonzalez et al., (2009) no contexto de dados genéticos. Neste trabalho, também apresentamos como verificar a assimetria de uma distribuição, descrevemos algumas características das distribuições assimétricas em estudo, e comparamos essas distribuições utilizando os critérios de seleção de modelos AIC e BIC..

Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma abordagem clássica e Bayesiana dos modelos lineares com observações censuradas, que é uma nova área de pesquisa com grandes possibilidades de aplicações. Aqui, substituimos o uso convencional da distribuição normal para os erros por uma família de distribuições mais flexíveis, o que nos permite lidar de forma mais adequada com observações censuradas na presença de outliers. Esta família é obtida através de um mecanismo de fácil construção e possui como casos especiais as distribuições t de Student, Pearson tipo VII, slash, normal contaminada e, obviamente, a normal. Para o caso de respostas correlacionadas e censuradas propomos um modelo de regressão linear robusto baseado na distribuição t de Student, desenvolvendo um algoritmo tipo EM que depende dos dois primeiros momentos da distribuição t de Student truncada. / This work aims to present a classical and Bayesian approach to linear models with censored observations, which is a new area of research with great potential for applications. Here, we replace the conventional use of the normal distribution for the errors of a more flexible family of distributions, which deal in more appropriately with censored observations in the presence of outliers. This family is obtained through a mechanism easy to construct and has as special cases the distributions Student t, Pearson type VII, slash, contaminated normal, and obviously normal. For the case of correlated and censored responses we propose a model of robust linear regression based on Student\'s t distribution and we developed an EM type algorithm based on the first two moments of the truncated Student\'s t distribution.

Madeira laminada colada (MLC) é um material de construção muito empregado em estruturas. Este produto é composto de lâminas classificadas de madeira, coladas horizontalmente, para formar peças estruturais de madeira grandes dimensões. A união das lâminas é realizada através de distintos tipos de emendas longitudinais, sendo as emendas dentadas as mais utilizadas. Considerando que os componentes estruturais de MLC, em geral, são solicitadas a carregamentos cíclicos, este trabalho tem por finalidade a proposta de um modelo estatístico para a determinação da vida à fadiga em menos dentadas de madeira. O trabalho foi realizado no Laboratório de Madeiras e de Estruturas de madeira (LaMEM), com o estudo teórico e experimental da fadiga em corpos-de-prova tracionados de ligações com emendas dentadas, baseado em um planejamento estatístico de experimentos e na NBR 7190/97. Os resultados contidos mostram que o modelo Polinomial Ortogonal Múltiplo da distribuição de Birnbaum-Saunders é de grande precisão e o mais adequado ao estudo da fadiga. O uso deste modelo pode ser de grande benefício, já que com ele se poderá estimar e caracterizar com maior confiabilidade e precisão a um menor custo a vida à fadiga em emendas dentadas de madeira, considerando as variáveis independentes de tensão e freqüência. / In the production of structural elements of Glued Laminated Timber (GLULAM), the horizontal union of lumbers are made with finger joints. Considering that the structural components of GLULAM need a great number of finger joints, and some of these structures are subject to cyclic loading, the objective of this work is to present a statistical model to estimate the fatigue life in lumber tension finger joints. The theoretical and experimental work was made in the Laboratory of Wood and Timber Structures (LaMEM), based on a statistical experiment design using tension tests and in agreement with the NBR 7190/97 code. The estimation procedure was based on the multiple orthogonal polynomial Birnbaum-Saunders model and the results show that the parameter estimates of the multiple orthogonal polynomial Birnbaum-Saunders model are obtained with at good accuracy and the most appropriate for the wood fatigue study. The use of the model can be of great benefit, since with it can be fit and characterize with greater reliability and precision at a smaller cost the fatigue life in finger joints of wood, considering the independent variables stress and frequency.

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T04:06:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MedinaGaray_AldoWilliam_M.pdf: 1389516 bytes, checksum: 2763869ea52e11ede3c860714ea0e75e (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência global e local de modelos não lineares sob a classe de distribuição misturas da escala skew-normal, baseado na metodologia proposta por Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Os modelos não lineares heteroscedásticos também são discutidos. Esta nova classe de modelos constitui uma generalização robusta dos modelos de regressão não linear simétricos, que têm como membros particulares distribuições com caudas pesadas, tais como skew-t, skew-slash, skew-normal contaminada, entre outras. A estimação dos parâmetros será obtida via o algoritmo EM proposto por Dempster et al. (1977). Estudos de testes de hipóteses são considerados utilizando as estatísticas de escore e da razão de verossimilhança, para testar a homogeneidade do parâmetro de escala. Propriedades das estatísticas do teste são investigadas através de simulações de Monte Carlo. Exemplos numéricos considerando dados reais e simulados são apresentados para ilustrar a metodologia desenvolvida / Abstrac: In this work, we studied some aspects of estimation and diagnostics on the global and local influence in nonlinear models under the class of scale mixtures of the skewnormal (SMSN) distribution, based on the methodology proposed by Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Heteroscedastic nonlinear models are also discussed. This new class of models are a robust generalization of non-linear regression symmetrical models, which have as members individual distributions with heavy tails, such as skew-t, skew-slash, and skew-contaminated normal, among others. The parameter estimation will be obtained with the EM algorithm proposed by Dempster et al. (1977). Studies testing hypotheses are considered using the score statistics and the likelihood ratio test to test the homogeneity of scale parameter. Properties of test statistics are investigated through Monte Carlo simulations. Numerical examples considering real and simulated data are presented to illustrate the methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Orientadores: Filidor E. Vilca Labra, Victor Hugo Lachos Davila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_D.pdf: 2738820 bytes, checksum: d40d3df77a4b5d44de0f48a8f8afed01 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local (Cook, 1986) em modelos lineares, especificamente no modelo de regressão linear, no modelo linear misto e no modelo de Grubbs sob a classe de distribuições assimétricas misturas de escala skew-normal (SMSN) (Branco & Dey, 2001). Esta família de distribuições tem como membros particulares as versões simétrica e assimétrica das distribuições t-Student, slash e normal contaminada, todas com caudas mais pesadas que a distribuição normal, A estimação dos parâmetros será via o algoritmo EM (Dempster et al, 1977) e a análise de diagnóstico será baseada na técnica de dados aumentados que usa a esperança condicional da função log-verossimilhança dos dados aumentados (função-Q) proveniente do algoritmo EM, como proposta por Zhu & Lee (2001) e Lee & Xu (2004). Assim, pretendemos contribuir positivamente para desenvolvimento da área dos modelos lineares, estendendo alguns resultados encontrados na literatura, por exemplo, Pinheiro et al (2001), Arellano-Valle et aí (2005), Osório (2006), Montenegro et al (2009a), Montenegro et al (2009b), Osório et al (2009), Lachos et aí (2010), entre outros. / Abstract: In this work, we study some aspects of the estimation and the diagnostics based on the local influence (Cook, 1986) in linear models under the class of scale mixtures of the skew-normal (SMSN) distribution, as proposed by Branco & Dey (2001). Specifically, we consider the linear regression model, the linear mixed model and the Grubbs' measurement error model. The SMSN class of distributions provides a useful generalization of the normal and the skew-normal distributions since it covers both the asymmetric and heavy-tailed distributions such as the skew-t, the skew-slash, the skew-contaminated normal, among others. The local influence analysis will be based on the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function (function-Q) from the EM algorithm (Dempster et al, 1977) ), as proposed by Zhu & Lee (2001) and Lee & Xu (2004). We believe that the results of our work have contributed positively to the development of this area of linear models, since we have extended some results from the works of Pinheiro et al. (2001), Arellano-Valle et al. (2005), Osorio (2006), Montenegro et al. (2009a), Montenegro et al. (2009b), Osorio et al. (2009), Lachos et al. (2010), among others. / Doutorado / Método Estatístico / Doutor em Estatística

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) Previous issue date: 2018-03-12 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The traditional estimation of mixture regression models is based on the assumption of normality of component errors and thus is sensitive to outliers, heavy-tailed and/or asymmetric errors. Another drawback is that, in general, the analysis is restricted to directly observed predictors. We present a proposal to deal with these issues simultaneously in the context of mixture regression by extending the classic normal model by assuming that, for each mixture component, the random errors and the covariates jointly follow a scale mixture of skew-normal distributions. It is also assumed that the covariates are observed with error. An MCMC-type algorithm to perform Bayesian inference is developed and, in order to show the efficacy of the proposed methods, simulated and real data sets are analyzed. / A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a preditores que são observados diretamente. Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a suposição de que as covariáveis são observadas com erro aditivo. Um algorítmo do tipo MCMC foi desenvolvido para realizar inferência Bayesiana. A eficácia do modelo proposto é verificada via análises de dados simulados e reais.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-AntonioAdolphoMartinsRaposo.pdf: 6219934 bytes, checksum: 92f0e1fb7c3d703fcf27aae305b549f2 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / To plan and operate properly a Smart Grid (SG), many new technical considerations in the context of distribution systems, must be considered, for example: stability (due to installation of Distributed Generation (DG), the load and generation dispatch, management of energy storage devices and the assessment of the impact of electric vehicle connection on the distribution system. The main prerequisite for many of these new functions in the distribution system control center is to determine the electrical network state (magnitude and angle of nodal voltages) in real time from measurement devices installed in it. In the transmission system control centers, this task is performed by the state estimation tool. Thus, the Distribution System State Estimation (DSSE) is one of the cornerstones for the implementation of a SG. The presence of a small number of measurements can make the grid unobservable in the context of the DSSE. That is, the state variables (magnitude and angle of the node voltages of all bus) can not be determined from a set of measurements by a state estimator. Due to this, it is usually added a large number of pseudo measurements to the existing measurement plan to ensure observability and to enable the DSSE. A drawback with this strategy is that the accuracy of the estimated state is compromised due to the fact that the errors associated with the pseudo measurements are considerably higher than those relating to real measurements. Consequently, it is necessary to allocate meters (voltage magnitude, active and reactive power flows, current magnitudes, etc.) to guarantee the accuracy of the DSEE. The meter placement problem for the state estimation in the transmission networks is usually carried out with the objective of assuring the observability. On the other hand, the meter placement for the EERD aims to minimize probabilistic index associated with the errors between the true and estimated state vectors. An important component of the method used to solve the meters placement problem is a probabilistic technique used to estimate the objective function. Due to the nonlinear nature of DSSE problem, the best option has been to use the Monte Carlo Simulation (MCS). A disadvantage of the MCS to estimate the objective function of the allocation problem is its high computational cost due to the need to solve a nonlinear state estimation problem for each sample element. The main objective of this dissertation is to propose a probabilistic techniques to improve the computational performance of existing methodologies for meter placement without reducing the accuracy of the estimated ix state. This compromise has been established using two strategies. In the first one, a linear model is used to estimate the state and the MCS is applied to determine the risks of the objective function. In the second one, a closed analytical formula is used to determine the risks based on the linearized model. Furthermore, the improved versions of the meter placement algorithms proposed in this dissertation consider the effect of the correlation among the measurements. The proposed meter placement algorithms were tested in the British distribution system of 95 bus. The tests results demonstrate that the introduction of the proposed strategies in a meter placement algorithm significantly reduced its computational cost. Moreover, it can be observed that there were improvements in accuracy in some cases, because the risk estimates provided by MCS are not accurate with small samples. / Para planejar e operar adequadamente uma Rede Elétrica Inteligente (REI), muitas novas considerações técnicas, no âmbito de sistemas de distribuição, devem ser apreciadas, por exemplo: a estabilidade devido a instalação de Geração Distribuída (GD), o despacho de carga e geração, o gerenciamento de dispositivos de armazenamento de energia e a avaliação do impacto da conexão de veículos elétricos na rede de distribuição. O principal pré-requisito para muitas destas novas funções do centro de controle do sistema de distribuição é a determinação do estado da rede elétrica (módulo e a fase das tensões nodais) em tempo real a partir de dispositivos de medição nela instalados. Em centros de controle de sistemas de transmissão esta tarefa é realizada por ferramentas de estimação de estado. Desta forma, a Estimação de Estado em Redes de Distribuição (EERD) é um dos alicerces para a implantação de uma REI. A presença de um número reduzido de medições pode tornar a rede elétrica não observável no âmbito da EERD. Isto é, as variáveis de estado (módulo e fase das tensões nodais em todas as barras) não podem ser determinadas a partir de um conjunto de medições por um estimador de estado. Devido a isto, geralmente adiciona-se um grande número de pseudo-medições ao plano de medição existente para assegurar a observabilidade e viabilizar a EERD. Um problema com esta estratégia é que a precisão do estado estimado é comprometida devido ao fato de que os erros associados com as pseudo-medições são consideravelmente maiores do que aqueles referentes às medições reais. Consequentemente é necessário alocar medidores (magnitude das tensões, fluxos de potência ativa e reativa, magnitude das correntes, etc.) para garantir a precisão do EERD. O problema de alocação de medidores para a estimação de estado em redes de transmissão é, geralmente, realizado com o objetivo de assegurar a observabilidade. Por outro lado, a alocação de medidores para EERD é realizada visando minimizar índices probabilísticos associados com os erros entre os vetores de estado estimado e verdadeiro. Um componente importante do método usado para resolver o problema de alocação de medidores é a técnica probabilística usada para estimar a função objetivo. Devido à natureza não-linear do problema de EERD, a melhor opção tem sido utilizar a Simulação Monte Carlo (SMC). Uma desvantagem da SMC para estimar a função objetivo do problema de alocação é o seu alto custo computacional devido a necessidade de resolver um problema de estimação de estado não-linear para cada vii elemento da amostra. O principal objetivo desta dissertação é propor técnicas probabilísticas para melhorar o desempenho computacional de metodologias existentes para alocação de medidores sem sacrificar a precisão do estado estimado. Este compromisso foi estabelecido usando-se duas estratégias. Na primeira, um modelo linearizado é usado para estimar o estado e a SMC para determinar os riscos da função objetivo. Na segunda, uma fórmula analítica fechada é usada para determinar os riscos com base no modelo linearizado. Além disso, as versões melhoradas dos algoritmos de alocação propostos nesta dissertação consideram o efeito da correlação entre as medições. As metodologias de alocação propostas foram testadas no sistema de distribuição britânico de 95 barras. Os resultados dos testes demonstraram que a introdução das estratégias propostas em um algoritmo de alocação de medidores reduziu significativamente o seu custo computacional. Além disso, pode-se observar que ocorreram melhorias na precisão em alguns casos, pois as estimativas dos riscos fornecidas pela SMC não são precisas com pequenas amostras.