Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-31T23:54:17Z No. of bitstreams: 1 RenatoTigreMartinsDaCosta_DISSERT.pdf: 1398473 bytes, checksum: 5259c2bb8b8df69f928b864b5cdaf972 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-05T22:15:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RenatoTigreMartinsDaCosta_DISSERT.pdf: 1398473 bytes, checksum: 5259c2bb8b8df69f928b864b5cdaf972 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T22:15:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RenatoTigreMartinsDaCosta_DISSERT.pdf: 1398473 bytes, checksum: 5259c2bb8b8df69f928b864b5cdaf972 (MD5) Previous issue date: 2015-04-29 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Este trabalho prop?e um gr?fico de controle modificado incorporando conceitos de an?lise de s?ries temporais. Especificamente, n?s consideramos os modelos de distribui??o de transi- ??o e mistura gaussianas (GMTD). Os modelos GMTD s?o uma classe mais geral do que os modelos da fam?lia autoregressiva (AR), no sentido de que os processos autocorrelacionados podem apresentar trechos planos (plat?s), explos?es ou outliers. Neste cen?rio os Gr?ficos de Shewhart tradicionais n?o s?o mais ferramentas adequadas para o acompanhamento desses processos. Portanto, Vasilopoulos e Stamboulis (1978) propuseram uma vers?o modificada dos gr?ficos, considerando limites de controle adequados com base em processos autocorrelacionados. A fim de avaliar a efici?ncia da t?cnica proposta uma compara??o com um gr?fico tradicional Shewhart (que ignora a estrutura de autocorrela??o do processo), o gr?fico de controle Shewhart AR(1) e um gr?fico de controle Shewhart GMTD foi feita. Uma express?o anal?tica para a vari?ncia processo, assim como os limites de controle foram desenvolvidos para um modelo GMTD particular. O ARL ? utilizado como crit?rio para medir a efici?ncia dos gr?ficos de controle. A compara??o foi feita com base em uma s?rie gerada de acordo com um modelo GMTD. Os resultados apontam para a dire??o que os gr?ficos modificados Shewhart GMTD t?m um melhor desempenho do que o Shewhart AR(1) e o Shewhart tradicional. / This work proposes a modified control chart incorporating concepts of time series analysis. Specifically, we considerer Gaussian mixed transition distribution (GMTD) models. The GMTD models are a more general class than the autorregressive (AR) family, in the sense that the autocorrelated processes may present flat stretches, bursts or outliers. In this scenario traditional Shewhart charts are no longer appropriate tools to monitoring such processes. Therefore, Vasilopoulos and Stamboulis (1978) proposed a modified version of those charts, considering proper control limits based on autocorrelated processes. In order to evaluate the efficiency of the proposed technique a comparison with a traditional Shewhart chart (which ignores the autocorrelation structure of the process), a AR(1) Shewhart control chart and a GMTD Shewhart control chart was made. An analytical expression for the process variance, as well as control limits were developed for a particular GMTD model. The ARL was used as a criteria to measure the efficiency of control charts. The comparison was made based on a series generated according to a GMTD model. The results point to the direction that the modified Shewhart GMTD charts have a better performance than the AR(1) Shewhart and the traditional Shewhart.

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.