Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T18:58:57Z No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-16T14:34:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-16T14:34:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) Previous issue date: 2018-02-20 / A s?rie temporal ? uma cole??o de observa??es medidas sequencialmente ao longo do tempo, sendo estudadas com profunda notoriedade nos ?ltimos anos juntamente com o controle estat?stico de processo. O presente trabalho objetiva estudar o desempenho dos gr?ficos de controle CUSUM e Shewhart na detec??o de m?dias do processo com infla??o ou defla??o de zeros atrav?s do modelo autorregressivo de valores inteiros geom?trico zero modificado de primeira ordem [ZMGINAR(1)]. Nesse sentido, analisa-se ainda a sensibilidade atrav?s de simula??es, o n?mero m?dio de amostras que excedem o limite de controle (NMA), al?m disso, novos estimadores foram propostos afim de verificar, atrav?s do estudo de Monte Carlo, o comportamento dos estimadores atrav?s do erro quadr?tico m?dio (EQM) e vi?s em diferentes cen?rios, os estimadores propostos se mostraram mais eficazes. No que concerne a simula??o, os diferentes cen?rios apresentados com infla??o e defla??o de zeros, o CUSUM mostrou-se mais eficiente no cen?rio com defla??o de zeros e o de Shewhart com infla??o de zeros em determinados casos. Nessa inst?ncia, considerou-se duas aplica??es, uma com infla??o de zeros e outra com defla??o de zeros. Assim como na simula??o, o CUSUM ? melhor no cen?rio com defla??o de zeros e o Shewhart com infla??o de zeros. O grande diferencial deste trabalho ? a apari??o da defla??o de zeros modelada nos gr?ficos de controle, al?m disso o modelo a ser trabalhado possui distribui??o marginal conhecida diferentemente de outros modelos, o que ? uma vantagem na implementa??o e constru??o de novos estimadores, acrescido a isso, considera-se ainda as estimativas dos par?metros por diversos m?todos: M?xima Verossimilhan?a, Yule-Walker e o estimador baseado em Probabilidade.