Neste trabalho aplicou-se a distribuição gama incompleta aos dados de precipitação pluvial, para o município de Belém-PA, durante 34 anos, de 1953 a 1986, referentes aos períodos dos 1-3, 1-6, 1-9, 1-12, 1-15, 1-18, 1-21, 1-24, 1-27 e total de cada mês, tomados em mm. As análises estatísticas foram feitas num computador PC 2002, do Centro de Informática na Agricultura (CIAGRI) da ESALQ/USP. Na aplicação do algoritmo de Newton-Rapson foram utilizadas as sub-rotinas RTNI, FCT e Gama. Foi desenvolvido o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros α e B da distribuição gama. Determinou-se estimativas das variâncias dos estimadores, e intervalos de confiança foram construídos para os parâmetros α e β considerando o nível de 90% de probabilidade. No ajustamento dos dados amostrais de chuva, dos períodos estudados, foi usado o teste X2. Na determinação das estimativas das precipitações pluviais, associadas a 19 níveis de probabilidade, foi considerado o modelos simples, para o caso da amostra não conter valores nulos, e o modelo misto, no caso da amostra conter valores nulos. Para o modelo simples, as estimativas das precipitações foram calculadas pela solução da equação (descrita na dissertação) obtida através da aplicação do algoritmo de Newton-Raphson. Para o modelo misto, as estimativas das precipitações foram obtidas através da equação (descrita na dissertação) que também foi resolvida pelo método de Newton-Raphson. Os resultados obtidos referentes a todos os períodos são apresentados e são feitas análises para as estimativas dos parâmetros α e β. Foram preparadas tabelas de estimação de precipitação em 19 níveis de probabilidade. Com. exceção dos períodos de 1-3, dos meses de agosto, outubro e novembro, a distribuição gama apresentou resultados que estão de acordo com os observados, em razão da hipótese nula não ser rejeitada em 97,48% dos períodos estudados, o que comprova a eficácia da distribuição gama incompleta 'para as estimativas de quantidades de chuva para o município de Belém-PA. / In this work the incomplete gamma distribution was applied on the rainfall data to Belém-PA, country, in a periods 1-3, 1-6, 1-9, 1-12, 1-15, 1-18, 1-21, 1-24, 1-27 and monthly, each month taken in milimiters. The statistical analysis were elaborated in a PC 2002 eletronic computer at the Centro de Informática na Agricultura (CIAGRI)/ESALQ/USP. In the application at the Newton-Rapson's method was used the RTNI, FCT and Gamma subroutines. The method of maximum likelihood was applied to the estimation of parameters 'alfa' and 'beta' gamma distribution. Variance of the estimators were determined and confidence interval were built for the parameters. The goodness of fit was evaluated by chi-square tedt. In the determination of the estimation of rainfall data in 19 levels of probabilities, was considered a simple model if the sample doesn't have null values and a mixed model if the sample contains a mull values. Results are presented refering to all periods studied, and analysis on the estimation of parameters 'alfa'and 'beta'. Tables of probalities of amount of rainfall were calculated in 19 levels. Excepting of the periods pf 1-3 of the months August, October and November. The gamma distribution showed results according to the observed, since the null hypothesis was not rejected in 97,48% of the studied períods. It demonstrates the efficiency of the studied periods. It demonstrates the efficiency of the incomplete gamma distribution to the estimates of|amount of precipitation in Bele-PA, county.

Neste trabalho aplicou-se a distribuição gama incompleta aos dados de precipitação pluvial, para o município de Belém-PA, durante 34 anos, de 1953 a 1986, referentes aos períodos dos 1-3, 1-6, 1-9, 1-12, 1-15, 1-18, 1-21, 1-24, 1-27 e total de cada mês, tomados em mm. As análises estatísticas foram feitas num computador PC 2002, do Centro de Informática na Agricultura (CIAGRI) da ESALQ/USP. Na aplicação do algoritmo de Newton-Rapson foram utilizadas as sub-rotinas RTNI, FCT e Gama. Foi desenvolvido o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros α e B da distribuição gama. Determinou-se estimativas das variâncias dos estimadores, e intervalos de confiança foram construídos para os parâmetros α e β considerando o nível de 90% de probabilidade. No ajustamento dos dados amostrais de chuva, dos períodos estudados, foi usado o teste X2. Na determinação das estimativas das precipitações pluviais, associadas a 19 níveis de probabilidade, foi considerado o modelos simples, para o caso da amostra não conter valores nulos, e o modelo misto, no caso da amostra conter valores nulos. Para o modelo simples, as estimativas das precipitações foram calculadas pela solução da equação (descrita na dissertação) obtida através da aplicação do algoritmo de Newton-Raphson. Para o modelo misto, as estimativas das precipitações foram obtidas através da equação (descrita na dissertação) que também foi resolvida pelo método de Newton-Raphson. Os resultados obtidos referentes a todos os períodos são apresentados e são feitas análises para as estimativas dos parâmetros α e β. Foram preparadas tabelas de estimação de precipitação em 19 níveis de probabilidade. Com. exceção dos períodos de 1-3, dos meses de agosto, outubro e novembro, a distribuição gama apresentou resultados que estão de acordo com os observados, em razão da hipótese nula não ser rejeitada em 97,48% dos períodos estudados, o que comprova a eficácia da distribuição gama incompleta 'para as estimativas de quantidades de chuva para o município de Belém-PA. / In this work the incomplete gamma distribution was applied on the rainfall data to Belém-PA, country, in a periods 1-3, 1-6, 1-9, 1-12, 1-15, 1-18, 1-21, 1-24, 1-27 and monthly, each month taken in milimiters. The statistical analysis were elaborated in a PC 2002 eletronic computer at the Centro de Informática na Agricultura (CIAGRI)/ESALQ/USP. In the application at the Newton-Rapson's method was used the RTNI, FCT and Gamma subroutines. The method of maximum likelihood was applied to the estimation of parameters 'alfa' and 'beta' gamma distribution. Variance of the estimators were determined and confidence interval were built for the parameters. The goodness of fit was evaluated by chi-square tedt. In the determination of the estimation of rainfall data in 19 levels of probabilities, was considered a simple model if the sample doesn't have null values and a mixed model if the sample contains a mull values. Results are presented refering to all periods studied, and analysis on the estimation of parameters 'alfa'and 'beta'. Tables of probalities of amount of rainfall were calculated in 19 levels. Excepting of the periods pf 1-3 of the months August, October and November. The gamma distribution showed results according to the observed, since the null hypothesis was not rejected in 97,48% of the studied períods. It demonstrates the efficiency of the studied periods. It demonstrates the efficiency of the incomplete gamma distribution to the estimates of|amount of precipitation in Bele-PA, county.

The generalized gamma (GG) distribution is an important model that has proven to be very flexible in practice for modeling data from several areas. This model has important sub-models, such as the Weibull, gamma, lognormal, Nakagami-m distributions, among others. In this work, our main objective is to develop different estimation procedures for the unknown parameters of the generalized gamma distribution and related models (Nakagami-m and gamma), considering both classical and Bayesian approaches. Under the Bayesian approach, we provide in a simple way necessary and sufficient conditions to check whether or not objective priors lead proper posterior distributions for the Nakagami, gamma, and GG distributions. As a result, one can easily check if the obtained posterior is proper or improper directly looking at the behavior of the improper prior. These theorems are applied to different objective priors such as Jeffreyss rule, Jeffreys prior, maximal data information prior and reference priors. Simulation studies were conducted to investigate the performance of the Bayes estimators. Moreover, maximum a posteriori (MAP) estimators for the Nakagami and gamma distribution that have simple closed-form expressions are proposed Numerical results demonstrate that the MAP estimators outperform the existing estimation procedures and produce almost unbiased estimates for the fading parameter even for a small sample size. Finally, a new lifetime distribution that is expressed as a two-component mixture of the GG distribution is presented. / A distribuição gama Generalizada (GG) possui um papel fundamental para modelar dados em diversas áreas. Tal distribuição possui como casos particulares importantes distribuições, tais como, Weibull, Gama, lognormal, Nakagami-m, dentre outras. Nesta tese, tem-se como objetivo principal, considerando as abordagens clássica e Bayesiana, desenvolver diferentes procedimentos de estimação para os parâmetros da distribuição gama generalizada e de alguns dos seus casos particulares dentre eles as distribuições Nakagami-m e Gama. Do ponto de vista Bayesiano, iremos propor de forma simples, condições suficientes e necessárias para verificar se diferentes distribuições a priori não-informativas impróprias conduzem a distribuições posteriori próprias. Tais resultados são apresentados para as distribuições Nakagami-m, gama e gama generalizada. Assim, com a criação de novas prioris não-informativas, para tais modelos, futuros pesquisadores poderão utilizar nossos resultados para verificar se as distribuições a posteriori obtidas são impróprias ou não. Aplicações dos teoremas propostos são apresentados em diferentes prioris objetivas, tais como, a regra de Jeffreys, priori Jeffreys, priori maximal data information e prioris de referência. Iremos também realizar estudos de simulação para investigar a influência destas prioris nas estimativas a posteriori. Além disso, são propostos estimadores de máxima a posteriori em forma fechada para as distribuições Nakagami-m e Gama. Por meio de estudos de simulação verificamos que tais estimadores superam os procedimentos de estimação existentes e produzem estimativas quase não-viciadas para os parâmetros de interesse. Por fim, apresentamos uma nova distribuição obtida considerando um modelo de mistura de distribuições gama generalizada.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5104.pdf: 2493280 bytes, checksum: 296329e73498a367b56e93dcbe6f0aaa (MD5) Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.

In this study, a new class of generalized distributions was developed, based on the Kummer beta distribution (NG; KOTZ, 1995), which contains as particular cases the exponentiated and beta generators of distributions. The main feature of the new family of distributions is to provide greater flexibility to the extremes of the density function and therefore, it becomes suitable for analyzing data sets with high degree of asymmetry and kurtosis. Also, two new distributions belonging to the new class of distributions, based on the Birnbaum-Saunders and generalized gamma distributions, that has as main characteristic the hazard function which assumes different forms (unimodal, bathtub shape, increase, decrease) were studied. In all studies, general mathematical properties such as ordinary and incomplete moments, generating function, mean deviations, reliability, entropies, order statistics and their moments were discussed. The estimation of parameters is approached by the method of maximum likelihood and Bayesian analysis and the observed information matrix is derived. It is also considered the likelihood ratio statistics and formal goodness-of-fit tests to compare all the proposed distributions with some of its sub-models and non-nested models. The developed results for all studies were applied to six real data sets. / Neste trabalho, foi proposta uma nova classe de distribuições generalizadas, baseada na distribuição Kummer beta (NG; KOTZ, 1995), que contém como casos particulares os geradores exponencializado e beta de distribuições. A principal característica da nova família de distribuições é fornecer grande flexibilidade para as extremidades da função densidade e portanto, ela torna-se adequada para a análise de conjuntos de dados com alto grau de assimetria e curtose. Também foram estudadas duas novas distribuições que pertencem à nova família de distribuições, baseadas nas distribuições Birnbaum-Saunders e gama generalizada, que possuem função de taxas de falhas que assumem diferentes formas (unimodal, forma de banheira, crescente e decrescente). Em todas as pesquisas, propriedades matemáticas gerais como momentos ordinários e incompletos, função geradora, desvios médio, confiabilidade, entropias, estatísticas de ordem e seus momentos foram discutidas. A estimação dos parâmetros é abordada pelo método da máxima verossimilhança e pela análise bayesiana e a matriz de informação observada foi derivada. Considerou-se, também, a estatística de razão de verossimilhanças e testes formais de qualidade de ajuste para comparar todas as distribuições propostas com alguns de seus submodelos e modelos não encaixados. Os resultados desenvolvidos foram aplicados a seis conjuntos de dados.

In this study, a new class of generalized distributions was developed, based on the Kummer beta distribution (NG; KOTZ, 1995), which contains as particular cases the exponentiated and beta generators of distributions. The main feature of the new family of distributions is to provide greater flexibility to the extremes of the density function and therefore, it becomes suitable for analyzing data sets with high degree of asymmetry and kurtosis. Also, two new distributions belonging to the new class of distributions, based on the Birnbaum-Saunders and generalized gamma distributions, that has as main characteristic the hazard function which assumes different forms (unimodal, bathtub shape, increase, decrease) were studied. In all studies, general mathematical properties such as ordinary and incomplete moments, generating function, mean deviations, reliability, entropies, order statistics and their moments were discussed. The estimation of parameters is approached by the method of maximum likelihood and Bayesian analysis and the observed information matrix is derived. It is also considered the likelihood ratio statistics and formal goodness-of-fit tests to compare all the proposed distributions with some of its sub-models and non-nested models. The developed results for all studies were applied to six real data sets. / Neste trabalho, foi proposta uma nova classe de distribuições generalizadas, baseada na distribuição Kummer beta (NG; KOTZ, 1995), que contém como casos particulares os geradores exponencializado e beta de distribuições. A principal característica da nova família de distribuições é fornecer grande flexibilidade para as extremidades da função densidade e portanto, ela torna-se adequada para a análise de conjuntos de dados com alto grau de assimetria e curtose. Também foram estudadas duas novas distribuições que pertencem à nova família de distribuições, baseadas nas distribuições Birnbaum-Saunders e gama generalizada, que possuem função de taxas de falhas que assumem diferentes formas (unimodal, forma de banheira, crescente e decrescente). Em todas as pesquisas, propriedades matemáticas gerais como momentos ordinários e incompletos, função geradora, desvios médio, confiabilidade, entropias, estatísticas de ordem e seus momentos foram discutidas. A estimação dos parâmetros é abordada pelo método da máxima verossimilhança e pela análise bayesiana e a matriz de informação observada foi derivada. Considerou-se, também, a estatística de razão de verossimilhanças e testes formais de qualidade de ajuste para comparar todas as distribuições propostas com alguns de seus submodelos e modelos não encaixados. Os resultados desenvolvidos foram aplicados a seis conjuntos de dados.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.

Submitted by Karlla Delalibera Chagas null (karlladelalibera@gmail.com) on 2018-05-14T12:25:13Z No. of bitstreams: 1 dissertação - Karlla Delalibera.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-05-14T12:53:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chagas_kd_me_prud.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-14T12:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chagas_kd_me_prud.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5) Previous issue date: 2018-04-16 / Pró-Reitoria de Pós-Graduação (PROPG UNESP) / Neste 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. / In 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.

Os dados de sobrevivência possuem peculiaridades que necessitam de uma atenção especial no momento em que se deseja realizar uma análise nos mesmos. Em tais dados é comum a presença de censuras e sua variável resposta é definida como o tempo de vida até a ocorrência de um evento de interesse. Existem distribuições que acolhem dados de sobrevivência, como as distribuições exponencial, Weibull, gama, gama generalizada, entre outras, assim como seus respectivos modelos de regressão adaptados para esse tipo de estudo. Os modelos de regressão exponencial e Weibull são os mais citados na literatura por terem fácil aplicação e se modelarem bem aos dados. O modelo de regressão gama generalizado geralmente se adapta melhor aos dados por ter três parâmetros, assim como o modelo de regressão log-logístico, que é visto como uma alternativa à distribuição Weibull e é muito utilizado por ter formas explícitas para a sua função de sobrevivência e de falha. No entanto, esses modelos ainda possuem restrições e, por conta disso, novas famílias de modelos de regressão estão sendo desenvolvidas na literatura, assim como a família de distribuições odd log-logística generalizada, que pretende oferecer melhores ajustes pois aparenta ter capacidade de modelar diferentes tipos de dados. O objetivo dessa dissertação foi aplicar técnicas de análise de sobrevivência na modelagem dos tempos de vida de Micrurus corallinus, ajustando os modelos já presentes na literatura e o modelo proposto odd log-logística generalizada Weibull (OLLG-W). Conclui-se que o modelo de regressão que se mostrou adequado aos dados foi o log-logístico e o modelo de regressão OLLG-W não apresentou nenhuma vantagem em relação aos que já são frequentes na literatura. / Survival data hold special attention-needed peculiarities the moment you intend to realize an analysis on. These data own censorships and their variable responses are defined as lifetime to interest- event occurrence. There are distributions that harbor these data, such as exponential distribution, Weibull, gamma, generalized gamma, among others, just as their respective event-adapted regression models. Exponential regression and Weibull models are the most literature recurrent, in view of their easy application and appropriate data modeling. The generalized gamma regression model usually is a better fit to the data, due to its three-parameter comprise, just as the log-logistic regression model, which is seen as an alternative to Weibull distribution and is heavily utilized for it\'s explicit shapes to survivability and fail functions. Nonetheless, these models still retain restrictions and, on account of that, new regression model families are being developed, as in the log logistic generalized distribution family, which intends to offer better settings due to its different real data modeling ability. The purpose of this dissertation was to apply survival analysis techniques in Micrurus corallinus lifetime modeling, adjusting already existing models and the proposed Weibull generalized odd log logistic model (OLLG-W). We came to the conclusion that the adequate regression model to Micrurus corallinus data was the log-logistic model. The OLLG-W model didn\'t offer any benefits when compared to literature-recurrent ones.