In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.

Assumir suposições especiais sobre a função de risco tem sido a estratégia adotada por vários autores, com intuito de garantir modelos gerais e abrangentes, tanto para a análise de dados de sobrevivência quanto de conDabilidade. Neste estudo, modelos aplicados a dados da área de sobrevivência e conDabilidade são considerados. A Dnalidade deste estudo é propor modelos mais Pexíveis e/ou mais abrangentes de forma a generalizar modelos já existentes, bem como estudar suas propriedades e propor possíveis comparações entre os modelos via testes de hipóteses. Considera-se nesta tese, três classes de modelos baseados na função de risco (modelos de risco). A primeira classe apresenta-se como um caso particular do modelo de risco estendido (Louzada-Neto, 1999), formada por modelos que relacionam o parâmetro de escala a covariáveis, sendo que esse relacionamento pode ser considerado log-linear ou log-nãolinear. Considera-se um modelo particular onde a dependência do parâmetro de escala se dá de forma log-não-linear. Na segunda classe considera-se modelos que estão vinculados a dados de riscos competitivos, quando se tem ou não informação sobre qual tipo de risco foi responsável pela falha de um equipamento ou pelo óbito de um paciente. A terceira classe de modelos foi proposta, nesta tese, relacionando o contexto de modelos de longa duração. / Assuming special suppositions for the hazard function have been the strategy used for many authors in order to guarantee general and Pexible models for survival and reliability data. The present thesis considers two classes of hazard models, with the basic objective of proposing more Pexible models, studying their properties and proposing possible comparisons via hypothesis tests. We consider, three families of models where the struture was based in hazard function. The Drst class is a special case of the extented hazard model (Louzada, 1999). This class of models is composed by models with relationship between the scale parameter and the covariates could be log-linear or log-non-linear, we consider the log-non-linear. The second class is into the context of competing risk, where we do not known what kind of risk is responsable for the fail.or death. The third class, proposed in this work refers to a context of long term survivals. All the procedures were ilustrated in real datasets

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:25:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eliana Cruz Yoshida.pdf: 832230 bytes, checksum: 2a96519ccc0f980ce7dead070bae704a (MD5) Previous issue date: 2011-02-17 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / This study analyzes the demography of the multiple banks in Brazil by utilizing longitudinal data which expands between periods of 1988 until 2009. The purpose of this research is analyzes the evolution of multiple banks, on these aspects: organizational diversity, age and mortality. Mainly, a multiple bank s origin can be: a) bank sector when the multiple bank originates from a development bank, a commercial bank or an investment bank; b) none-bank sector when the multiple bank birth from another kind of financial company, except banks. At first, through a perspective of the Ecology Organizational Theory, this research analyzes the organizational form of these banks that was in activity, and through an application of clusters analysis showing this population s feature and its organizational diversity. Then second, by utilizing the Weibull model, it is generated a life data analysis to identify, among others results, positive age dependence in mortality (cancelation) rates for these Brazilian multiple banks, describing a liability of obsolescence or senescence. At last, by using two statistical techniques (test chi-square and Weibull model), it was possible to gather evidence that a relationship exist between source and cancelation rates, because multiple banks that began its activity in none-bank sector have been canceled faster than those that began in bank sector; moreover, cancelation rates for this population varies depending on the bank s origin. The main value of this research is the fact that it is a population demography study in retrospect to life and death of multiple banks, an issue that has not been explored at national academic literature in depth. / Este estudo realiza uma análise demográfica da população dos bancos múltiplos no Brasil, por meio de um estudo longitudinal, que abrange o período de 1988 a 2009. O objetivo geral desta pesquisa é analisar a evolução da população de bancos múltiplos no Brasil a partir da diversidade organizacional, idade e mortalidade dessas instituições financeiras. Um banco múltiplo, geralmente, nasce a partir de outra instituição financeira que já atuava no Sistema Financeiro Nacional e que se transforma nesse tipo de banco. Portanto, a origem dos bancos múltiplos pode ocorrer dentro de dois grupos: a) do setor bancário - quando o banco múltiplo nasce da transformação de um banco comercial, banco de investimento ou banco de desenvolvimento; b) do setor não bancário quando o banco múltiplo nasce da transformação de uma sociedade corretora de títulos e valores mobiliários, sociedade distribuidora de títulos e valores mobiliários, sociedade de crédito, financiamento e investimento, sociedade de arrendamento mercantil, sociedade de crédito imobiliário ou caixa econômica. Sob a perspectiva da Teoria Ecológica das Organizações, em um primeiro momento, este trabalho analisa a forma organizacional dos bancos múltiplos em atividade, por meio de uma análise de agrupamentos, identificando o perfil dessa população e a sua diversidade organizacional. Em um segundo momento, com o emprego do modelo baseado na distribuição Weibull, é realizado uma análise de dados de vida da população estudada, identificando, entre outros resultados, a dependência positiva da idade nas taxas de cancelamento, descrevendo uma suscetibilidade da obsolescência ou da senescência. Por fim, com a aplicação de duas ferramentas estatísticas, o teste qui-quadrado e a distribuição Weibull, evidencia-se que existe relação entre a origem e a idade de cancelamento desses bancos, tendo em vista que os bancos múltiplos provenientes do setor não bancário têm sua autorização para funcionamento cancelada mais rapidamente do que os provenientes do setor bancário; além disso, as taxas de cancelamento para a população variam, dependendo da origem desses bancos. A principal contribuição desta pesquisa é justamente o fato de ser um estudo de demografia populacional, assunto pouco explorado na literatura acadêmica nacional.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T19:36:59Z No. of bitstreams: 1 ELIZABETE CARDOSO MACHADO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 1253783 bytes, checksum: 102940a8c9aabedecfa013e695047eb1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T19:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ELIZABETE CARDOSO MACHADO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 1253783 bytes, checksum: 102940a8c9aabedecfa013e695047eb1 (MD5) Previous issue date: 2013-09 / Capes / Neste trabalho fizemos um estudo sobre a classe de distribuições generalizadas exponencializadas, a distribuição Fréchet generalizada e a distribuição Weibull inversa log-generalizada. Obtemos algumas propriedades da distribuição Fréchet generalizada. Uma nova distribuição é proposta: a distribuição log-Fréchet generalizada. Esta distribuição é uma estensão da distribuição Fréchet. Outra proposta deste trabalho é introduzir um modelo de regressão log-Fréchet generalizada com censura Tipo I baseado na distribuição log-Fréchet generalizada. / In this work, we did a research study about the exponentiated generalized class of distributions, the generalized Fréchet distribution and the log-generalized inverse Weibull distribution. We obtain some properties of generalized Fréchet distribution. Furthermore, a new distribution is proposed: the generalized log-Fréchet distribution. This new distribution is an extension of Fréchet distribution. Another propose of this work is to introduce a generalized log-Frechét regression model with Type-I censoringbased on the generalized log-Frechét distribution.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5822.pdf: 1106242 bytes, checksum: 613a82d7af4c6f40b60637e4c7122121 (MD5) Previous issue date: 2014-03-07 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation, two models of probability distributions for the lifetimes until the occurrence of the event produced by a specific cause for elements in a population are reviewed. The first revised model is called the Weibull-Poisson (WP) which has been proposed by Louzada et al. (2011a). This model generalizes the exponential-Poisson distributions proposed by Kus (2007) and Weibull. The second, called long-term model, has been proposed by several authors and it considers that the population is not homogeneous in relation to the risk of event occurence by the cause studied. The population has a sub-population that consists of elements who are not liable do die by the specific cause in study. These elements are considered as immune or cured. In relation to the elements who are at risk the minimum value of time of the event accurance is observed. In the review of WP the expressions of the survival function, quantile function, probability density function, and of the hazard function, as well the expression of the non-central moments of order k and the distribution of order statistics are detailed. From this review we propose, in an original way, studies of the simulation to analyze the paramenters of frequentist properties of maximum likelihood estimators for this distribution. And also we also present results related to the inference about the parameters of this distribution, both in the case in which the data set consists of complete observations of lifetimes, and also in the case in which it may contain censored observations. Furthermore, we present in this paper, in an original way a regression model in a form of location and scale when T has WP distribution. Another original contribution of this dissertation is to propose the distribution of long-term Weibull-Poisson (LWP). Besides studying the LWP in the situation in which the covariates are included in the analysis. We also described the functions that characterize this distribution (distribution function, quantile function, probability density function and the hazard function). Moreover we describe the expression of the moment of order k, and the density function of a statistical order. A study by simulation viii of this distribution is made through maximum likelihood estimators. Applications to real data set illustrate the applicability of the two considered models. / Nesta dissertação são revistos dois modelos de distribuições de probabilidade para os tempos de vida até a ocorrência do evento provocado por uma causa específica para elementos em uma população. O primeiro modelo revisto é o denominado Weibull-Poisson (WP) que foi proposto por Louzada et al. (2011a), esse modelo generaliza as distribuições exponencial Poisson proposta por Kus (2007) e Weibull. O segundo, denominado modelo de longa duração, foi proposto por vários autores e considera que a população não é homogênea em relação ao risco de ocorrência do evento pela causa em estudo. A população possui uma sub-população constituída de elementos que não estão sujeitos ao evento pela causa especifica em estudo, sendo considerados como imunes ou curados. Em relação à parcela dos elementos que estão em risco observa-se o valor mínimo dos tempos da ocorrência do evento. Na revisão sobre a WP são detalhadas as expressões da função de sobrevivência, da função quantil, da função densidade de probabilidade e da função de risco, bem como a expressão dos momentos não centrais de ordem k e a distribuição de estatísticas de ordem. A partir desta revisão, é proposta de forma original, estudos de simulação com o objetivo de analisar as propriedades frequentistas dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros desta distribuição. E apresenta-se resultados relativos à inferência sobre os parâmetros desta distribuição, tanto no caso em que o conjunto de dados consta de observações completas de tempos de vida, como no caso em que ele possa conter observações censuradas. Alem disso, apresentamos de forma original neste trabalho um modelo de regressão na forma de locação e escala quando T tem distribuição WP. Outra contribuição original dessa dissertação é propor a distribuição de longa duração Weibull-Poisson (LWP), alem de estudar a LWP na situação em que as covariáveis são incluídas na análise. Realizou-se também a descrição das funções que caracterizam essa distribuição (função distribuição, função quantil, função densidade de probabilidade e função de risco). Assim como a descrição da expressão do momento de ordem k e da função densidade da estatística de ordem. É feito um estudo por simulação desta distribuição via máxima verossimilhança. Aplicações à conjuntos de dados reais ilustram a utilidade dos dois modelos considerados.

In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.

Assumir suposições especiais sobre a função de risco tem sido a estratégia adotada por vários autores, com intuito de garantir modelos gerais e abrangentes, tanto para a análise de dados de sobrevivência quanto de conDabilidade. Neste estudo, modelos aplicados a dados da área de sobrevivência e conDabilidade são considerados. A Dnalidade deste estudo é propor modelos mais Pexíveis e/ou mais abrangentes de forma a generalizar modelos já existentes, bem como estudar suas propriedades e propor possíveis comparações entre os modelos via testes de hipóteses. Considera-se nesta tese, três classes de modelos baseados na função de risco (modelos de risco). A primeira classe apresenta-se como um caso particular do modelo de risco estendido (Louzada-Neto, 1999), formada por modelos que relacionam o parâmetro de escala a covariáveis, sendo que esse relacionamento pode ser considerado log-linear ou log-nãolinear. Considera-se um modelo particular onde a dependência do parâmetro de escala se dá de forma log-não-linear. Na segunda classe considera-se modelos que estão vinculados a dados de riscos competitivos, quando se tem ou não informação sobre qual tipo de risco foi responsável pela falha de um equipamento ou pelo óbito de um paciente. A terceira classe de modelos foi proposta, nesta tese, relacionando o contexto de modelos de longa duração. / Assuming special suppositions for the hazard function have been the strategy used for many authors in order to guarantee general and Pexible models for survival and reliability data. The present thesis considers two classes of hazard models, with the basic objective of proposing more Pexible models, studying their properties and proposing possible comparisons via hypothesis tests. We consider, three families of models where the struture was based in hazard function. The Drst class is a special case of the extented hazard model (Louzada, 1999). This class of models is composed by models with relationship between the scale parameter and the covariates could be log-linear or log-non-linear, we consider the log-non-linear. The second class is into the context of competing risk, where we do not known what kind of risk is responsable for the fail.or death. The third class, proposed in this work refers to a context of long term survivals. All the procedures were ilustrated in real datasets

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4331.pdf: 1908865 bytes, checksum: d564b46a6111fdca6f7cc9f4d5596637 (MD5) Previous issue date: 2009-03-18 / Universidade Federal de Minas Gerais / The Weibull distribuition is a common initial choice for modeling data with monotone hazard rates. However, such distribution fails to provide a reasonable parametric _t when the hazard function is unimodal or bathtub-shaped. In this context, Cooray (2006) proposed a generalization of the Weibull family by considering the distributions of the odds of Weibull and inverse Weibull families, referred as the odd Weibull family which is not just useful for modeling unimodal and bathtub-shaped hazards, but it is also convenient for testing goodness-of-_t of Weibull and inverse Weibull as submodels. In this project we have systematically studied the odd Weibull family along with its properties, showing motivations for its utilization, inserting covariates in the model, pointing out some troubles associated with the maximum likelihood estimation and proposing interval estimation and hypothesis test construction methodologies for the model parameters. We have also compared resampling results with asymptotic ones. Coverage probability from proposed con_dence intervals and size and power of considered hypothesis tests were both analyzed as well via Monte Carlo simulation. Furthermore, we have proposed a Bayesian estimation methodology for the model parameters based in Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation techniques. / A distribuição Weibull é uma escolha inicial freqüente para modelagem de dados com taxas de risco monótonas. Entretanto, esta distribuição não fornece um ajuste paramétrico razoável quando as funções de risco assumem um formato unimodal ou em forma de banheira. Neste contexto, Cooray (2006) propôs uma generalização da família Weibull considerando a distribuição da razão de chances das famílias Weibull e Weibull inversa, referida como família Weibull de razão de chances. Esta família não é apenas conveniente para modelar taxas de risco unimodal e banheira, mas também é adequada para testar a adequabilidade do ajuste das famílias Weibull e Weibull inversa como submodelos. Neste trabalho, estudamos sistematicamente a família Weibull de razão de chances e suas propriedades, apontando as motivações para o seu uso, inserindo covariáveis no modelo, veri_cando as di_culdades referentes ao problema da estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e propondo metodologia de estimação intervalar e construção de testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Comparamos os resultados obtidos por meio dos métodos de reamostragem com os resultados obtidos via teoria assintótica. Tanto a probabilidade de cobertura dos intervalos de con_ança propostos quanto o tamanho e poder dos testes de hipóteses considerados foram estudados via simulação de Monte Carlo. Além disso, propusemos uma metodologia Bayesiana de estimação para os parâmetros do modelo baseados em técnicas de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov.

O principal objetivo desse trabalho é introduzir um modelo geral bayesiano Weibull hierárquico para dados censurados que estima a função de confiabilidade de cada componente para sistemas de confiabilidade coerentes. São introduzidos formas de estimação mais sólidas, sem a inserção de estimativas médias nas funções de confiabilidade (estimador plug-in). Através desse modelo, são expostos e solucionados exemplos na área de confiabilidade como sistemas em série, sistemas em paralelo, sistemas k-de-n, sistemas bridge e um estudo clínico com dados censurados intervalares. As soluções consideram que as componentes tem diferentes distribuições, e nesse caso, o sistema bridge ainda não havia solução na literatura. O modelo construído é geral e pode ser utilizado para qualquer sistema coerente e não apenas para dados da área de confiabilidade, como também na área de sobrevivência, dentre outros. Diversas simulações com componentes com diferentes proporções de censura, distintas médias, três tipos de distribuições e tamanhos de amostra foram feitas em todos os sistemas para avaliar a eficácia do modelo. / The main purpose of this work is to introduce a general bayesian Weibull hierarchical model for censored data which estimates each reliability components function from coherent systems. Its introduced estimation procedures which do not consider plug-in estimators. Also, its exposed and solved with this model examples in reliability area such as series systems, parallel systems, k-out-of-n systems, bridge systems and a clinical study with interval censoring data. The problem of bridge system hadnt a solution before for the case of each component with different distribution. Actually, this model is general and can be used to analyse any kind of coherent system and censored data, not only reliability ones, but also survival data and others. Several components simulations with different censored proportions, distinct means, three kinds of distributions and sample size were made in all systems to evaluate model efficiency.

O principal objetivo desse trabalho é introduzir um modelo geral bayesiano Weibull hierárquico para dados censurados que estima a função de confiabilidade de cada componente para sistemas de confiabilidade coerentes. São introduzidos formas de estimação mais sólidas, sem a inserção de estimativas médias nas funções de confiabilidade (estimador plug-in). Através desse modelo, são expostos e solucionados exemplos na área de confiabilidade como sistemas em série, sistemas em paralelo, sistemas k-de-n, sistemas bridge e um estudo clínico com dados censurados intervalares. As soluções consideram que as componentes tem diferentes distribuições, e nesse caso, o sistema bridge ainda não havia solução na literatura. O modelo construído é geral e pode ser utilizado para qualquer sistema coerente e não apenas para dados da área de confiabilidade, como também na área de sobrevivência, dentre outros. Diversas simulações com componentes com diferentes proporções de censura, distintas médias, três tipos de distribuições e tamanhos de amostra foram feitas em todos os sistemas para avaliar a eficácia do modelo. / The main purpose of this work is to introduce a general bayesian Weibull hierarchical model for censored data which estimates each reliability components function from coherent systems. Its introduced estimation procedures which do not consider plug-in estimators. Also, its exposed and solved with this model examples in reliability area such as series systems, parallel systems, k-out-of-n systems, bridge systems and a clinical study with interval censoring data. The problem of bridge system hadnt a solution before for the case of each component with different distribution. Actually, this model is general and can be used to analyse any kind of coherent system and censored data, not only reliability ones, but also survival data and others. Several components simulations with different censored proportions, distinct means, three kinds of distributions and sample size were made in all systems to evaluate model efficiency.