Orientadores: Luiz Koodi Hotta, Jorge Alberto Achcar / Tese (doutorado) ¿ Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T14:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vicini_Lorena_D.pdf: 75122511 bytes, checksum: 796c27170036587b321bbe88bc0d369e (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A poluição do ar é um problema que tem afetado várias regiões ao redor do mundo. Em grandes centros urbanos, como é esperado, a concentração de poluição do ar é maior. Devido ao efeito do vento, no entanto, este problema não se restringe a esses centros, e consequentemente a poluição do ar se espalha para outras regiões. Os dados de poluição do ar são modelados por processos de Poisson não-homogêneos (NHPP) em três artigos: dois usando métodos Bayesianos com Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para dados de contagem, e um usando análise de dados funcionais. O primeiro artigo discute o problema da especificação das distribuições a priori, incluindo a discussão de sensibilidade e convergência das cadeias MCMC. O segundo artigo introduz um modelo incluindo pontos de mudança para NHPP com a função taxa modelada por uma distribuição gama generalizada, usando métodos Bayesianos. Modelos com e sem pontos de mudança foram considerados para fins de comparação. O terceiro artigo utiliza análise de dados funcionais para estimar a função taxa de um NHPP. Esta estimação é feita sob a suposição de que a função taxa é contínua, mas com um número finito de pontos de descontinuidade na sua primeira derivada, localizados exatamente nos pontos de mudança. A função taxa e seus pontos de mudança foram estimadas utilizando suavização splines e uma função de penalização baseada nos candidatos a pontos de mudança. Os métodos desenvolvidos neste trabalho foram testadas através de simulações e aplicados a dados de poluição de ozônio da Cidade do México, descrevendo a qualidade do ar neste centro urbano. Ele conta quantas vezes, em um determinado período, a poluição do ar excede um limiar especificado de qualidade do ar, com base em níveis de concentração de ozônio. Observou-se que quanto mais complexos os modelos, incluindo os pontos de mudança, melhor foi o ajuste / Abstract: Air pollution is a problem that is currently affecting several regions around the world. In major urban centers, as expected, the concentration of air pollution is higher. Due to wind effect, however, this problem does not remain constrained in such centers, and air pollution spreads to other regions. In the thesis the air pollution data is modeled by Non-Homogeneous Poisson Process (NHPP) in three papers: two using Bayesian methods with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for count data, and one using functional data analysis. Paper one discuss the problem of the prior specification, including discussion of the sensitivity and convergence of the MCMC chains. Paper two introduces a model including change point for NHPP with rate function modeled by a generalized gamma distribution, using Bayesian methods. Models with and without change points were considered for comparison purposes. Paper three uses functional data analysis to estimate the rate function of a NHPP. This estimation is done under the assumption that the rate function is continuous, but with a finite number of discontinuity points in its first derivative, exactly at the change-points. The rate function and its change-points were estimated using splines smoothing and a penalty function based on candidate change points. The methods developed in this work were tested using simulations and applied to ozone pollution data from Mexico City, describing the air quality in this urban center. It counts how many times, in a determined period, air pollution exceeds a specified threshold of air quality, based on ozone concentration levels. It was observed that the more complex the models, including change-points, the better the fitting / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

O envelhecimento de uma instalação industrial provoca o aumento do número de falhas. A probabilidade de falhar é um indicador do momento em que deve ser feita uma parada para manutenção. É desenvolvido um método estatístico, baseado na teoria não-markoviana, para a determinação da variação da probabilidade de falhar em função do tempo de operação, que resulta num sistema de equações diferenciais parciais de natureza hiperbólica. São apresentadas as soluções por passo-fracionário e Lax-Wendroff com termo fonte. Devido à natureza suave da solução, os dois métodos chegam ao mesmo resultado com erro menor que 10−3. No caso estudado, conclui-se que o colapso do sistema depende principalmente do estado inicial da cadeia de Markov, sendo que os demais estados apresentam pouca influência na probabilidade de falha geral do sistema. / During the useful life of an industrial plant, the failure occurrence follows an exponential distribution. However, the aging process in an industrial plant generates an increase of the failure number. The failure probability is a rating for the maintenance stopping process. In this paper, an statistical method for the assessment of the failure probability as a function of the operational time, based on the non-Markovian theory, is presented. Two maintenance conditions are addressed: In the first one, the old parts are utilized, after the repair this condition being called as good as old; in the second one the old parts are substituted by brand new ones this condition being called as good as new. A non-Markovian system with variable source term is modeled by using hyperbolic partial differential equations. The system of equations is solved using the Lax-Wendroff and fractional-step numerical schemes. The two methods achieve to approximately the same results, due to the smooth behavior of the solution. The main conclusion is that the system collapse depends essentially on the initial state of the Markov chain.

O envelhecimento de uma instalação industrial provoca o aumento do número de falhas. A probabilidade de falhar é um indicador do momento em que deve ser feita uma parada para manutenção. É desenvolvido um método estatístico, baseado na teoria não-markoviana, para a determinação da variação da probabilidade de falhar em função do tempo de operação, que resulta num sistema de equações diferenciais parciais de natureza hiperbólica. São apresentadas as soluções por passo-fracionário e Lax-Wendroff com termo fonte. Devido à natureza suave da solução, os dois métodos chegam ao mesmo resultado com erro menor que 10−3. No caso estudado, conclui-se que o colapso do sistema depende principalmente do estado inicial da cadeia de Markov, sendo que os demais estados apresentam pouca influência na probabilidade de falha geral do sistema. / During the useful life of an industrial plant, the failure occurrence follows an exponential distribution. However, the aging process in an industrial plant generates an increase of the failure number. The failure probability is a rating for the maintenance stopping process. In this paper, an statistical method for the assessment of the failure probability as a function of the operational time, based on the non-Markovian theory, is presented. Two maintenance conditions are addressed: In the first one, the old parts are utilized, after the repair this condition being called as good as old; in the second one the old parts are substituted by brand new ones this condition being called as good as new. A non-Markovian system with variable source term is modeled by using hyperbolic partial differential equations. The system of equations is solved using the Lax-Wendroff and fractional-step numerical schemes. The two methods achieve to approximately the same results, due to the smooth behavior of the solution. The main conclusion is that the system collapse depends essentially on the initial state of the Markov chain.