Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T18:15:43Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_sem_assinatura.pdf: 1301780 bytes, checksum: f48ff1f9bc305840355472e3167b0a72 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T18:15:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_sem_assinatura.pdf: 1301780 bytes, checksum: f48ff1f9bc305840355472e3167b0a72 (MD5) Previous issue date: 2016-02-24 / CAPES / Nas últimas dé adas, diversas novas distribuições de probabilidade vêm sendo estudadas e apli adas a onjuntos de dados reais. Espe i amente, modelos de mistura entre distribui- ções têm sido empregados em apli ações ujos dados resultantes requerem modelos om alta exibilidade. Neste trabalho, uma nova distribuição hamada Composta Poisson- Trun ada Gama é proposta. Este modelo tem três parâmetros e sua densidade é dada por uma mistura in nita de densidades gamas om pesos de nidos pela probabilidade de massa da distribuição Poisson-Trun ada. Algumas propriedades estatísti as são estuda- das: função de ris o, função ara terísti a, função geradora de momentos, momentos e função geradora de umulantes. Três métodos de estimação são propostos e analisados para a nova distribuição: por momentos, por máxima verossimilhança via algoritmo EM e pela função ara terísti a empíri a. Além disso, apresentamos um estudo de simulação via Monte Carlo em que omparamos estes três métodos de estimação. Finalmente, uma apli ação a dados reais de uma imagem SAR é realizada. Resultados de orrentes dos estudos de simulação sugerem que o método de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM tem uma melhor performan e. Além disso, a análise dos dados reais indi am que o modelo proposto pode superar distribuições estendidas da literatura. / In re ent de ades, many new probability distributions have been studied and applied to real data sets. Spe i ally, mixture models between distributions have been used in appli ations whose resulting data requires models with high exibility. In this work, a new distribution alled Compound Poisson-Trun ated Gamma is proposed. This model has three parameters and its density is given by an in nite mixture of gamma densities, where the weights are given by the probability mass fun tion of the Poisson-Trun ated distribution. Some statisti al properties are studied: risk fun tion, hara teristi fun - tion, moment generating fun tion, moments and umulants generating fun tion. Three estimation methods are proposed and analyzed for the new distribution: by moments, by maximum likelihood via EM algorithm and by empiri al hara teristi fun tion. In addi- tion, we present a Monte Carlo simulation study where we ompare these three estimation methods. Finally, an appli ation to real data of a SAR image is performed. Results from the simulation study suggest that the method of maximum likelihood estimation via EM algorithm has a better performan e. Moreover, the analysis of real data indi ates that the proposed model an over ome extended distributions from the literature.

A utilização de redes Bayesianas, que são uma representação compacta de distribuições de probabilidades conjuntas de um domínio, vem crescendo em diversas áreas e aplicações. As redes Bayesianas podem ser construídas a partir do conhecimento de especialistas ou por algoritmos de aprendizagem Bayesiana que inferem as relações entre as variáveis do domínio a partir de um conjunto de dados de treinamento. A construção manual de redes Bayesianas, pode ser trabalhosa, cara e estar propenso a erros vem cada vez mais sendo preterida pelo uso de algoritmos de aprendizagem Bayesiana, mas os algoritmos de aprendizagem em geral pressupõem que as variáveis utilizadas na aprendizagem sejam discretas ou, caso sejam contínuas, apresentem uma distribuição gaussiana, o que normalmente não ocorre na prática. Portanto para o uso da aprendizagem Bayesiana é necessário que as variáveis sejam discretizadas segundo algum critério, que no caso mais simples pode ser uma discretização uniforme. A grande maioria dos métodos de discretização existentes, porém, não são adequados à aprendizagem Bayesiana, pois foram desenvolvidos no contexto de classificação e não de descoberta de conhecimento. Nesse trabalho é proposto e utilizado um método de discretização de variáveis que leva em conta as distribuições condicionais das mesmas no processo de discretização, objetivando um melhor resultado do processo de aprendizagem Bayesiana. O método proposto foi utilizado em uma base de dados real de informações de Proteção ao Vôo e a rede Bayesiana construída foi utilizada no auxílio à validação de dados, realizando uma triagem automatizada dos dados. Foi realizada uma comparação entre o método proposto de discretização e um dos métodos mais comuns. Os resultados obtidos mostram a efetividade do método de discretização proposto e apontam para um grande potencial dessa nova aplicação da aprendizagem e inferência Bayesiana.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T18:25:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_RODRIGO_GONCALVES_DOS_SANTOS.pdf: 6839263 bytes, checksum: 07199d3960c2b9f908a0db5361956414 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T18:25:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_RODRIGO_GONCALVES_DOS_SANTOS.pdf: 6839263 bytes, checksum: 07199d3960c2b9f908a0db5361956414 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / CAPES / Nas últimas décadas, diversos autores têm introduzido novas distribuições e em especial, novas classes de distribuições. O objetivo é obter melhoria nos ajustes de modelos aos diferentes tipos de dados. Algumas áreas importantes com esse objetivo são confiabilidade e análise de sobrevivência. Além disso, novas técnicas de otimização, como a metaheurística, implementadas em software gratuitos como o R, conjuntamente com o avanços computacionais permitiram maior velocidade no tratamento de modelos com muitos parâmetros. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma nova família de distribuição e um novo modelo com cinco parâmetros. A nova família foi baseada no gerador de Alzaatreh, usando como distribuição base a distribuição Burr XII. Propriedades gerais para esta família foram obtidas, além de duas aplicações a dados reais de duas distribuições pertencentes à família. O novo modelo para tempo de vida foi desenvolvido a partir da composição da distribuição taxa de falha linear generalizada na família exponencializada generalizada. Algumas propriedades do modelo, como momentos ordinários, incompletos e ponderados por probabilidade e função geratriz foram obtidas. Duas aplicações a dados reais foram realizadas mostrando o potêncial da nova distribuição. / In recent decades, various authors have introduced new distributions and especially, new classes of distributions. The objective is to obtain best fitting models to the different types of data. Important areas the same objective are reliability and survival analysis. In addition, new optimization techniques, as meta-heuristics, implemented in free software as R, together with computational advances have allowed increased speed in the treatment of the models with many parameters. In this context, this thesis presents a new family of distributions and a new five-parameter model. The new family was based on the Alzaatreh’s generator, using as baseline the Burr XII distribution. General properties were obtained for this family, as well as two applications to real data of two distributions belonging to the family. The new lifetime model was developed from the composition of the generalized linear failure rate distribution in the exponentiated generalized family. Some properties of the new model as ordinary, incomplete and probability weighted moments and generating function were obtained. Two applications to real data were performed showing the potential of the new distribution.

Neste trabalho inicialmente se investiga a possibilidade de utilização de uma inovadora transformada de tempo-frequência, conhecida como transformada S, para a análise de dados do detector de ondas gravitacionais ALLEGRO. Verifica-se que sua utilidade para este detector é limitada por causa da estreita largura de banda do mesmo. No entanto, argumenta-se que pode ser útil para detectores interferométricos. Em seguida, é apresentado um método robusto para a análise de dados baseado em um teste de hipótese conhecido como critério de Neyman-Pearson, para a determinação de eventos candidatos a sinais impulsivos. O método consiste na construção de funções de distribuição de probabilidade para a energia média ponderada dos blocos de dados gravados pelo detector, tanto na situação de ausência de sinal como para o caso de sinal misturado ao ruído. Com base nessas distribuições é possível encontrar a probabilidade do bloco de dados, (no qual um evento candidato é localizado), não coincidir com um bloco de ruído. Essa forma de busca por sinais candidatos imersos no ruído apresenta concordância com outro método utilizado para esse fim. Conclui-se que este é um método promissor, pois não é necessário passar por um processo mais refinado na busca por eventos candidatos, assim diminuindo o tempo de processamento computacional.

Orientador: Elso Drigo Filho / Resumo: Tem-se como objetivo estudar a relação da equação de Fokker-Planck mapeada em uma equação tipo Schrödinger e assim usar supersimetria para resolução de alguns potenciais polinomiais encontrando sua distribuição de probabilidade P(x,t) e o tempo de passagem entre barreiras de potenciais e a partir destes dados compreender melhor o sistema físico proposto. / Abstract: The objective of this work is to study the relationship Fokker-Planck equation a Schrödinger-type equation . Thus, it is used supersymmetry for is to solve some polynomial potential in order to find the probability distribution, P (x, t), and the passage time between barriers of potential. These data prit us a better understand of the proposed physical system. / Mestre

O Sistema Integrado de Comércio Exterior (SISCOMEX) automatiza as operações de importação e exportação e atua como uma plataforma que sincroniza as ações de todos os órgãos governamentais envolvidos. O módulo importação usa uma técnica denominada Seleção Parametrizada com o objetivo de selecionar para conferência declarações de importação com infrações e liberar ou descartar as que não possuem. Contudo, o desempenho atual dessa técnica é considerado insatisfatório porque regularmente seleciona declarações de importação sem qualquer infração e libera declarações contendo infração. O principal motivo para esse comportamento é creditado à forma como os parâmetros de seleção são fixados e à liberdade limitada para diferenciar e ordenar as declarações selecionadas. Além disso, ela é completamente dependente do julgamento do usuário e ignora o histórico de infrações. Nesse trabalho é proposta uma nova técnica para selecionar declarações de importação para conferência e fiscalização, a qual permite ordená-las de acordo com a possibilidade de infração e permite que seja integrada ao sistema atual. Essa técnica denominada Seleção Probabilística é baseada em Redes de Crença. A Rede de Crença é representada por grafo acíclico dirigido (GAD) o qual exibe o relacionamento de causa e efeito entre diversas variáveis. A técnica é implementada utilizando a linguagem Java, sua API para acesso a banco de dados, JDBCTM, e o Banco de Dados MySQLTM. Dois conjuntos contendo dados de operações reais foram coletados e extraídos. O maior dos conjuntos foi usado para a modelagem e o outro foi usado para avaliar a Seleção Probabilística. Foram obtidos alguns resultados e sobre estes efetuadas análises que mostraram o bom desempenho da técnica proposta. No final são mostradas as conclusões e algumas sugestões para futuros trabalhos.

Durante sua vida em serviço, uma aeronave está sujeita a inúmeros fatores que podem levar a danos estruturais. Quando isso acontece, uma solução possível é a instalação de reparos estruturais rebitados. A instalação de tais reparos com objetivo de restaurar a resistência estática da estrutura cria um novo problema de fadiga na estrutura, ao introduzir concentradores de tensão (furos rebitados), que anteriormente não existia. Tradicionalmente, para se levar em conta o espalhamento estatístico inerente ao comportamento da iniciação de trincas por fadiga em estruturas metálicas, faz-se uso de coeficientes de segurança conhecidos como scatter factors (em inglês, fatores de dispersão estatística), com valor variando entre três e quatro, para dividir a vida obtida através de uma curva S-N e estabelecer a vida em fadiga do reparo. Este trabalho pretende, utilizando a simulação de Monte Carlo, mostrar que probabilidades inaceitáveis de iniciação de trincas por fadiga podem ser obtidas quando são utilizados fatores de segurança pré-estabelecidos para determinar a vida de um reparo. Um estudo de caso é apresentado para demonstrar este fato. Além disso, são realizados estudos paramétricos, utilizando a simulação de Monte Carlo, para investigar a influência dos parâmetros de entrada na simulação - quantidade de furos na fileira mais externa do reparo, variação da vida média (obtida através de curva S-N) e variação dos desvios padrões - nas vidas em fadiga obtidas através do modelo de iniciação probabilística de trincas. Os resultados obtidos através destes estudos indicam que a variação da vida média apenas desloca o resultado no eixo x de uma distribuição normal, enquanto o aumento do número de furos na fileira mais externa e o aumento dos desvios padrões aumentam as probabilidades de iniciação de trincas por fadiga de forma prematura. Em outro estudo paramétrico, alterou-se a seqüência de números randômicos e pode-se mostrar que a distribuição de probabilidades de iniciação da primeira trinca sofre modificações que são tão maiores quanto menores se tornam as probabilidades de iniciação. Recomendou-se, portanto, o uso da distribuição mais conservativa. São apresentados, também, dois gráficos das probabilidades de iniciação de trincas por fadiga em reparos rebitados, com vidas calculadas utilizando-se fatores de segurança com valores três e quatro, respectivamente, variando o número de furos na fileira crítica e os desvios padrões. Estes gráficos apresentam probabilidades inaceitáveis de iniciação de trincas para um conjunto específico de número de furos e desvios padrões para ambos os fatores de segurança. Os resultados deste trabalho indicam que a vida em fadiga de um reparo estrutural não deve ser estabelecida da maneira tradicional, fazendo-se uso dos fatores de dispersão estatística pré-estabelecidos, mas sim através de estudo probabilístico, utilizando-se curvas de probabilidade acumulada de iniciação da primeira trinca de fadiga, de modo a garantir a segurança e a confiabilidade da estrutura.

O cenário atual do mercado de aviação motiva a busca por novas tecnologias que possibilitem aos operadores a redução nos custos de operação de suas aeronaves. O conceito de monitoramento da saúde e prognóstico de falhas vem ao encontro deste interesse, possibilitando redução de custos de manutenção, além de maximização da vida útil dos equipamentos, aumento da segurança e despachabilidade. O presente trabalho propõe uma metodologia baseada em análise de tendência para a obtenção de uma distribuição de probabilidade associada ao instante predito de ocorrência de falha para um sistema aeronáutico. Essa metodologia consiste na utilização de métodos de Monte Carlo e bootstrap para a obtenção de um intervalo de confiança para o instante de falha, estimado por meio de regressão. A metodologia proposta é testada por meio de séries temporais simuladas com tendências lineares, quadráticas e exponenciais, sendo também avaliada em um estudo de caso envolvendo dados reais.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-10T16:48:23Z No. of bitstreams: 1 GRAYCI-MARY GONÇALVES LEAL - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2006..pdf: 956853 bytes, checksum: 4fd52ea4cb6e8e47a91cfe0b76a5c4bb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-10T16:48:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GRAYCI-MARY GONÇALVES LEAL - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2006..pdf: 956853 bytes, checksum: 4fd52ea4cb6e8e47a91cfe0b76a5c4bb (MD5) Previous issue date: 2006-04 / Capes / Dados envolvendo medidas angulares estão presentes nas mais diversas áreas do conhecimento. Para analisá-los é necessário utilizar uma teoria estatística específica e apropriada, diferente da que utilizamos para dados lineares. Particularmente, quando o interesse for formular, ajustar e fazer diagnósticos em modelos de regressão, uma vez que, neste contexto, a natureza da variável deve ser considerada. Neste trabalho, utilizamos os modelos de regressão von Mises para investigar a associação tipo circular-linear e apresentamos dois resíduos padronizados que foram obtidos a partir da componente da função desvio e cujas distribuições de probabilidades podem ser aproximadas pela distribuição normal padrão, definida para dados lineares. / Datainvolvingangulararepresentinthemostdiverseareasofscience. Toanalyze them is necessary to introduce an appropriate theory and to study specific and appropriate statistics as well, different from that we use for linear data. When the interest is to formulate, to adjust and to make diagnostics on regression models, the nature of the variables must be considered. In this work, we use the von Mises regression models to investigate the circular-linear association and discuss two standardized residuals defined from the component of the deviance function whose probability distributions can be approximated by the normal standard distribution defined for linear data.