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Modelo de Grubbs em grupos / Grubbs' model with subgroups

Zeller, Camila Borelli 23 February 2006 (has links)
Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-05T23:55:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_M.pdf: 3683998 bytes, checksum: 26267086098b12bd76b1d5069f688223 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho, apresentamos um estudo de inferência estatística no modelo de Grubbs em grupos, que representa uma extensão do modelo proposto por Grubbs (1948,1973) que é freqüentemente usado para comparar instrumentos ou métodos de medição. Nós consideramos a parametrização proposta por Bedrick (2001). O estudo é baseado no método de máxima verossimilhança. Testes de hipóteses são considerados e baseados nas estatísticas de wald, escore e razão de verossimilhanças. As estimativas de máxima verossimilhança do modelo de Grubbs em grupos são obtidas usando o algoritmo EM e considerando que as observações seguem uma distribuição normal. Apresentamos um estudo de análise de diagnóstico no modelo de Grubbs em grupos com o interesse de avaliar o impacto que um determinado subgrupo exerce na estimativa dos parâmetros. Vamos utilizar a metodologia de influência local proposta por Cook (1986), considerando o esquema de perturbação: ponderação de casos. Finalmente, apresentamos alguns estudos de simulação e ilustramos os resultados teóricos obtidos usando dados encontrados na literatura / Abstract: In this work, we presented a study of statistical inference in the Grubbs's model with subgroups, that represents an extension of the model proposed by Grubbs (1948,1973) that is frequently used to compare instruments or measurement methods. We considered the parametrization proposed by Bedrick (2001). The study is based on the maximum likelihood method. Tests of hypotheses are considered and based on the wald statistics, score and likelihood ratio statistics. The maximum likelihood estimators of the Grubbs's model with subgroups are obtained using the algorithm EM and considering that the observations follow a normal distribution. We also presented a study of diagnostic analysis in the Grubb's model with subgroups with the interest of evaluating the effect that a certain one subgroup exercises in the estimate of the parameters. We will use the methodology of local influence proposed by Cook (1986) considering the schemes of perturbation of case weights. Finally, we presented some simulation studies and we illustrated the obtained theoretical results using data found in the literature / Mestrado / Mestre em Estatística
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Filtragem otima para melhorar o desempenho de estimadores DOA-ML / Optimum filtering to improve the performance of DOA-ML estimators

Gomes, Marco Aurelio Cazarotto, 1984- 10 July 2009 (has links)
Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T21:35:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_MarcoAurelioCazarotto_M.pdf: 1012758 bytes, checksum: 0c2ca6c09e4123b277735dca0f50a107 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Abordamos o problema de estimação de direção de chegada (DOA) de ondas planas usando um arranjo de sensores. Na literatura encontramos diversos estimadores para DOA, porém estamos considerando apenas os estimadores de Máxima Verossimilhança (ML) que geram candidatas à estimativa DOA e selecionam as melhores através do critério ML. Também estamos interessados em situações em que o espaçamento angular entre as fontes de sinal é pequeno e a relação sinal-ruído é baixa. Nesse caso temos uma degradação de desempenho associada ao efeito de limiar. Mostramos que este problema pode ser amenizado reduzindo o ruído presente na matriz de covariância dos dados recebidos (snapshots) utilizada para a seleção das candidatas. Propomos então modificar o processo de seleção de candidatas, utilizando uma nova matriz de covariância dos snapshots, calculada após uma filtragem ótima dos dados através de um filtro FIR multibanda. Propomos também modificar a função custo ML para adequá-la às dimensões da matriz de covariância filtrada e para isso apresentamos 3 opções de modificação. As simulações mostram que nossa proposta tem melhor desempenho que os métodos conhecidos, reduzindo significativamente a relação sinal-ruído de limiar. / Abstract: We approached the estimation of direction of arrival (DOA) of plane waves using an array of sensors. In the literature there are several DOA estimators, but we considered only the maximum likelihood (ML) estimators that generate candidates for DOA estimation and select the best one through an ML criterion. We also considered situations where the signal sources are spatially closely spaced and the signal-to-noise ratio is low. In these cases a performance degradation associated with the threshold effect occur. We demonstrated that we can improve the estimation performance by reducing the noise in the received data covariance matrix used to select the candidates. Then we proposed to modify the selection process using a new data covariance matrix, computed after an optimum multiband FIR filtering of the received data. We also proposed to modify the ML cost function to adapt it to the dimensions of the new covariance matrix and we considered 3 alternatives of modification. Some simulations showed that our proposal has better performance than known DOA methods, significantly reducing the threshold SNR. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica
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Modelo de regressão Birnbaum-Saunders bivariado / Bivariate Birnbaum-Saunders regression model

Romeiro, Renata Guimarães, 1987- 24 August 2018 (has links)
Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T16:29:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Romeiro_RenataGuimaraes_M.pdf: 10761224 bytes, checksum: 3606332b6846c959d076e318f1667133 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O modelo de regressão Birnbaum-Saunders de Rieck e Nedelman (1991) tem sido amplamente discutido por vários autores, com aplicações na área de sobrevivência e confiabilidade. Neste trabalho, desenvolvemos um modelo de regressão Birnbaum-Saunders bivariado através do uso da distribuição Senh-Normal proposta por Rieck (1989). Este modelo de regressão pode ser utilizado para analisar logaritmos de tempos de vida de duas unidades correlacionadas, e gera marginais correspondentes aos modelos de regressão Birnbaum-Saunders univariados. Apresentamos um estudo de inferência e análise de diagnóstico para modelo de regressão Birnbaum-Saunders bivariado proposto. Em primeiro lugar, apresentamos os estimadores obtidos através do método dos momentos e de máxima verossimilhança, e a matriz de informação observada de Fisher. Além disso, discutimos testes de hipóteses com base na normalidade assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança. Em segundo lugar, desenvolvemos um método de diagnóstico para o modelo de regressão Birnbaum- Saunders bivariado baseado na metodologia de Cook (1986). Finalmente, apresentamos alguns resultados de estudos de simulações e aplicações em dados reais / Abstract: The Birnbaum-Saunders regression model of Rieck and Nedelman (1991) has been extensively discussed by various authors with application in survival and reliability studies. In this work a bivariate Birnbaum-Saunders regression model is developed through the use of Sinh-Normal distribution proposed by Rieck (1989). This bivariate regression model can be used to analyze correlated log-time of two units, it bivariate regression model has its marginal as the Birnbaum- Saunders regression model. For the bivariate Birnbaum-Saunders regression model is discussed some of its properties, in the moment estimation, the maximum likelihood estimation and the observed Fisher information matrix. Hypothesis testing is performed by using the asymptotic normality of the maximum-likelihood estimators. Influence diagnostic methods are developed for this model based on the Cook¿s(1986) approach. Finally, the results of a simulation study as well as an application to a real data set are presented / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

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