Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo720_1.pdf: 2087569 bytes, checksum: 4e440439e51674690e086dbc501c7a58 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A modelagem de deterioracão tem estado na vanguarda das analises Bayesianas de confiabilidade. As abordagens mais conhecidas encontradas na literatura para este proposito avaliam o comportamento da medida de confiabilidade ao longo do tempo a luz dos dados empiricos, apenas. No contexto de engenharia de confiabilidade, essas abordagens têm aplicabilidade limitada uma vez que frequentemente lida-se com situacões caracterizadas pela escassez de dados empiricos. Inspirado em estrategias Bayesianas que agregam dados empiricos e opiniões de especialistas na modelagem de medidas de confiabilidade não-dependentes do tempo, este trabalho propõe uma metodologia para lidar com confiabilidade dependente do tempo. A metodologia proposta encapsula conhecidas abordagens Bayesianas, como metodos Bayesianos para combinar dados empiricos e opiniões de especialistas e modelos Bayesianos indexados no tempo, promovendo melhorias sobre eles a fim de encontrar um modelo mais realista para descrever o processo de deterioracão de um determinado componente ou sistema. Os casos a serem discutidos são os tipicamente encontrados na pratica de confiabilidade (por meio de simulacão): avaliacão dos dados sobre tempo de execucão para taxas de falha e a quantidade de deterioracão, dados com base na demanda para probabilidade de falha; e opiniões de especialistas para analise da taxa de falha, quantidade de deterioracão e probabilidade de falha. Estes estudos de caso mostram que o uso de informacões especializadas pode levar a uma reducão da incerteza sobre distribuicões de medidas de confiabilidade, especialmente em situacões em que poucas ou nenhuma falha e observada.

The most important market segmentation in sports and entertainment industry is the competition between customers that buy bundle and single tickets. A common selling practice is starting the selling season with bundle ticket sales and switching to selling single tickets later on. The aim of this practice is to increase the number of customers that buy bundles, to create a fund before the season starts and to increase the load factor of the games with low demand. In this thesis, we investigate the effect of time dependent demand on dynamic switching times and the potential revenue gain over the case where the demand rate is assumed to be constant with time.