Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-08-20Bitstream added on 2014-06-13T19:12:59Z : No. of bitstreams: 1 ramosmolina_lmr_me_jabo.pdf: 323166 bytes, checksum: e3a256fd4fa2325448c3e964e5aa494e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Análise da interação genótipo x ambiente no melhoramento de plantas tem evoluído bastante na última década pela introdução de novos métodos de análise, melhorando a eficiência na seleção de genótipos testados em diferentes condições ambientais. Neste trabalho foram estudados alguns métodos estatísticos de análise da interação genótipo x ambiente, utilizando dados de oito genótipos de arroz avaliados em diferentes ambientes da Colômbia. Foram feitas a identificação dos genótipos de arroz com adaptabilidade e estabilidade ampla ou especifica nas regiões estudadas. Os métodos utilizados e estudados foram SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & RUSSELL (1966), Shukla e análise pelo método Bayesiano que foi feita segundo a metodologia desenvolvida por COTESTORRES (2004). / Analysis of genotype x environment interaction in the improvement of plants has improved sufficiently in the last decade for the introductions of the new methods of analysis, having improved the efficiency in the selection of genotypes tested in different environment conditions. In this research some statistical analysis of genotype x environment interactions methods had been studied, evaluated eight genotypes of rices in different environments from Colombiam. Were made the identifications of genotypes with adaptability and stability in the studied regions. The methods used were SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & Russell (1966), Shukla and Bayesiano Method according to COTES-TORRES (2004).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-06-17Bitstream added on 2014-06-13T20:43:06Z : No. of bitstreams: 1 santanna_ac_dr_jabo.pdf: 1379300 bytes, checksum: 3939f980c34d836db11bb454b0a906e6 (MD5) / O objetivo deste estudo foi identificar, dentre diferentes medidas de temperamento, a mais adequada para avaliação do temperamento de bovinos de corte, tendo em conta a praticidade de sua aplicação e possibilidade de utilização em programas de melhoramento genético. Como objetivos específicos buscamos: 1) avaliar a associação entre as escalas qualitativas de classificação do temperamento com quatro métodos tradicionalmente utilizados e, avaliar a possibilidade de uso deste método como indicador do temperamento de bovinos; 2) estimar parâmetros genéticos para diferentes indicadores do temperamento e avaliar a possibilidade de aplicação destes como critérios de seleção; 3) estimar a associação genética entre temperamento e características de crescimento na raça Nelore. O temperamento foi avaliado para 23.420 animais machos e fêmeas ao sobreano, em idade próxima aos 550 dias, nascidos entre 2002 e 2009 com uso de um escore de temperamento (TS), baseado em uma escala de 1 a 5 que considera a reação do animal, após sair do tronco de contenção. Além disso, 9.150 indivíduos nascidos em 2008 e 2009 foram avaliados para as seguintes características: escore de movimentação (MOV), em escala de 1 a 5 de acordo com a sua movimentação no tronco de contenção; escore de tronco (CS), em que são atribuídas notas de 1 a 4 para a reatividade geral do animal dentro do tronco de contenção; e velocidade de fuga (VF), que é um registro da velocidade (em m/s) com que os animais saem do tronco de contenção após a pesagem. As características de crescimento avaliadas foram peso à desmama (PD) e ganho de peso médio diário pós-desmama (GMD). Foi utilizada Inferência Bayesiana com Amostragem de Gibbs para estimar os componentes de (co) variância e valores genéticos dos animais. As estimativas de herdabilidade para VF, TS, CS e MOV foram... / The aim of this study was to identify, among several indicators, the most adequate method to assess beef cattle temperament on farms, considering its feasibility and possibility of use in breeding programs. The specific objectives were: 1) to access the relationship of observer temperament ratings, the qualitative behavior assessment methos (QBA) with four others traditional methods, and to evaluate the possibility of using QBA as an indicator of cattle temperament; 2) to estimate genetic parameters of four temperament indicator traits for Nellore cattle, and to evaluate the possibility of using such traits as selection criteria in breeding programs; and 3) to estimate the genetic association between four temperament indicators and growth traits in Nellore cattle. Temperament was assessed for 23,420 male and female animals at yearling age, approximately 550 days, which were born between 2002 and 2009. A temperament score (TS) was used, which is based on a scale from 1 to 5 and considers the animal’s reaction after exiting the crush. Moreover, 9,150 individuals born between 2008 and 2009 were measured for the following traits: Movement Score (MOV), where animals were scored from 1 to 5 according to their movement inside the crush; Crush Score (CS), which assigns scores from 1 to 4 for an animal’s general reactivity inside the crush; and Flight Speed (FS), which is a recording of the speed (in m/s) at which the animals exit the crush after being weighed. The growth traits evaluated were weaning weight (WW) and post weaning average daily gain (ADG), for male and female animals born between 1990 and 2009. Bayesian Inference using Gibbs Sampling was applied to estimate (co)variance components and breeding values of the animals. Heritability estimates for FS, TS, CS, and MOV were 0.35, 0.15, 0.19, and 0.18, respectively. The genetic correlation estimates of FS with TS (0.85), CS (0.85)... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-12-06Bitstream added on 2014-06-13T18:43:26Z : No. of bitstreams: 1 000748635.pdf: 2633150 bytes, checksum: 7049121c4a2017ccb0f9a3a31ed2514b (MD5) / A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é a cultura mais aplicada para a produção de açúcar tanto para consumo interno quanto para exportação, além da produção de etanol e biomassa. A área de cultivo vem crescendo expressivamente, fato que leva melhoristas a buscar genótipos mais produtivos às diferentes áreas de plantio. Experimentos em multi ambientes são comumente conduzidos em programas de melhoramento de plantas principalmente para avaliação de genótipos potenciais para produção. Este estudo incluiu 16 genótipos de cana-de-açúcar em 14 locais e avaliados por quatro anos, ou seja, quatro cortes (cana planta, primeira, segunda e terceira soca). O objetivo foi investigar a adaptabilidade e estabilidade dos genótipos de cana-de-açúcar para o atributo Tonelada de Pol por Hectare (TPH) em experimentos multi ambientais a partir de três metodologias estatísticas: Regressão linear fenotípica conjunta (E-R), Norma de reação (NR) e Média harmônica da performance relativa do valor genotípico (MHPRVG). Os valores da herdabilidade média genotípica estimados via MHPRVG apresentaram-se altos, o que leva a altas acurácias na seleção genotípica (superiores a 90%). Os genótipos IACSP963076, IACSP963048 e IACSP985024, primeiro corte, IACSP963048, IACSP963076, IACSP962073 e IACSP985024, segundo corte, IACSP962073, IACSP962008 e IACSP963076, terceiro corte e IACSP963076, IACSP985024, IACSP962073 e IACSP962008, quarto corte, foram os selecionados quando se considera os atributos de estabilidade, adaptabilidade e produtividade (TPH), simultaneamente e, portanto, são os genótipos recomendados para o plantio nesta macro região estudada quando analisadas via MHPRVG. Em termos de valores médios, os genótipos recomendados pela seleção simultânea baseada na MHPRVG são os genótipos IACSP963076, IACSP962073, IACSP985024 e IACSP962008, alcançando um valor médio de 2,8% acima... / The sugarcane (Saccharum spp.) is the most applied crop in the sugar yielding as much as internal consumption as exportation, besides its application in yielding alcohol and biomass production. The crop area has been increased expressively leading breeders to search more yielding genotypes to the different planted areas. Multi-environment trials are commonly conducted in plant breeding programs to evaluate potential genotypes mainly to yield. This study included 16 sugarcane genotypes at 14 locations evaluated in four years, that is, four harvests (sugarcane plant, first, second and third ratoon). The objective was to investigate the sugarcane's genotype adaptability and stability to Ton of Pol per Hectare (TPH) attribute in multi-environments trials from three statistical methodologies: Joint phenotypic linear regression (E-R), Reaction norm (NR) and Harmonic average performance relative breeding values (MHPRVG). The estimated genotypic average heritabilities values via MHPRVG showed themselves as high, what lead to high accuracy in the genotypic selection ( higher than 90%). The genotypes IACSP963076, IACSP963048 and IACSP985024, first harvest, IACSP963048, IACSP963076, IACSP962073 and IACSP985024, second harvest, IACSP962073, IACSP962008 and IACSP963076, third harvest and IACSP963076, IACSP985024, IACSP962073 and IACSP962008, fourth harvest, were the selected when one considers simultaneously the stability, adaptability and productivity (TPH) attributes and thereby them are the recommended genotypes to be planted in this studied macro region when analyzed via MHPRVG. In a mean expression, the recommended genotypes by simultaneous selection based in MHPRVG are the IACSP963076, IACSP962073, IACSP985024 and IACSP962008 genotypes, reaching a average value of 2.8% higher than the four harvests overall mean. The percentage of selection ranking from both approach was 31, 44, 50 and 56% at the ...

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6237.pdf: 1097574 bytes, checksum: efdba2d8d3f39759e65f53c499f7ee6a (MD5) Previous issue date: 2014-09-12 / We present the mixture model with first order dependence, MMM(1). This model corresponds to a redefinition of the hidden Markov model (HMM) where a non observable variable is used to control the mixture. The usual mixture model is a particular case of the MMM(1). The proposed redefinition makes easier the application of usual estimation tools as the EM algorithm. We present the maximum likelihood and Bayesian estimators for the normal and binomial cases of the MMM(1) and usual mixture models. Simulation studies show the functionality of the proposed models and their estimators. And finally we present an application to a real data set for the binomial case. / Nesse trabalho apresentamos o modelo de mistura com dependência markoviana de primeira ordem, MMM(1). A metodologia proposta corresponde a uma redefinição do modelo markoviano oculto (HMM) na qual utilizamos uma variável não observável como controladora da mistura. O modelo de mistura usual (sem dependência) é um caso particular do MMM(1). A redefinição proposta permite uma adaptação de instrumentos usuais de estimação como por exemplo o algoritmo EM. Apresentamos também os estimadores de máxima verossimilhança e bayesianos para os modelos MMM(1) e de mistura usual para os casos da distribuição normal e binomial. Estudos de simulação demonstram a funcionalidade do modelo e estimadores propostos. Ao final apresentamos uma aplicação a um conjunto de dados reais apresentados na literatura para o caso binomial.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissPGCB.pdf: 1168050 bytes, checksum: 6dc9351b4fed81fa76650df3ca9d8772 (MD5) Previous issue date: 2005-09-16 / This work presents a classical and a Bayesian approaches to two sigmoidal grownth curves, the Gompertz and the Richards models. We consider the homoscedastic assumption and a multiplicative heteroscedastic structure. For the classical approach we use the maximum likelihood method and for bayesian approach we consider non-informative priors. The posterioris summaries were obtained by the use of the Metropolis-Hastings algorithm. The illustration of both approaches is made using a simulated and a real data set. / Esta dissertação apresenta as abordagens Clássica e Bayesiana para os modelos de crescimento sigmoidais de Gompertz e de Richards. São consideradas as suposições de homoscedasticidade e heteroscedasticidade multiplicativa dos erros. Para a análise Clássica foi utilizado o método de máxima verossimilhança onde a obtenção das estimativas dos parâmetros ocorreu através de métodos iterativos. Para a análise bayesiana, foram consideradas prioris não informativas de Jeffreys e para a obtenção dos resumos a posteriori utilizamos o algoritmo de Metropolis-Hastings. Ambos os métodos foram ilustrados através de dados simulados e reais.

Made available in DSpace on 2015-06-17T19:34:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-20. Added 1 bitstream(s) on 2015-06-18T12:49:22Z : No. of bitstreams: 1 000834174.pdf: 440659 bytes, checksum: a5a9de673fd4e5ba8765c27942090b38 (MD5) / As estimativas de parâmetros genéticos das características relacionadas à produção de ovos auxiliam no processo de seleção de linhagem de aves poedeiras. O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos para as características de desempenho e reprodutivas, para fornecer suporte ao programa de melhoramento de poedeiras. As características reprodutivas estudadas foram registros de fertilidade (FERT), eclodibilidade (ECLO) e taxa de nascimento (NASC) medidas às 60 semanas de idade, e de desempenho foram peso corporal às 16 e 60 semanas de idade (PC16 e PC60), idade à maturidade sexual (IMS), relação alturalargura, peso e densidade dos ovos às 28, 36 e 40 semanas de idade (REL28, REL36, REL40, POVO28, POVO36, POVO40, DENS28, DENS36 e DENS40, respectivamente). Foram utilizados dados de 1894 animais, provenientes de três gerações de uma linhagem denominada CC, desenvolvida pelo Programa de Melhoramento Genético de Aves da Embrapa Suínos e Aves, em Concórdia, SC. Análises multicaracterísticas foram realizadas pela metodologia de inferência bayesiana por meio do software GIBBS2F90 para cada conjunto de características (desempenho e reprodutivas). O modelo estatístico considerou os efeitos aleatórios genético aditivo e residuais e o efeito fixo de geração. A variação das médias à posteriori das estimativas de herdabilidade para as características reprodutivas foi de 0,14±0,003 (ECLO) à 0,22±0,005 (FERT) e de 0,07±0,001 (REL28) à 0,42±0,001 (POVO40) para as características de desempenho. As médias à posteriori das estimativas de correlações genéticas entre as características reprodutivas variaram de 0,18±0,026 (FERT e ECLO) até 0,79±0,007 (FERT e NASC). Para as características de desempenho, as médias à posteriori das estimativas de correlação genética variaram de - 0,49±0,001 (POVO36 e DENS36) à 0,75±0,003 (DENS28 e DENS36). Em geral, as características poderiam ser ... / Genetic parameter estimates for traits associated to egg production help in the selection process of laying hens. The aim of this study was to estimate genetic parameters for performance and reproductive traits to provide support for an egg stock breeding program. The reproductive traits studied were fertility (FERT), hatchability (ECLO), birth rate (NASC) at 60 weeks of age and the performance traits were body weight at 16 and 60 weeks of age (PC16 and PC60), age at first egg (IMS), eggs height-width ratio, weight and density at 28, 36 and 40 weeks of age (REL28, REL36, REL40, POVO28, POVO36, POVO40, DENS28, DENS36 and DENS40, respectively). Data from 1894 animals from three generations of line of laying hens, developed by the Embrapa Poultry Breeding Program, Concordia, SC, was used. Analyses multi-trait were conducted by Bayesian inference through GIBBS2F90 software. The statistical model included the fixed effects of generation and additive and residual random. The posterior means of heritability for reproductive traits was 0.14 ± 0.003 (ECLO) to 0.22 ± 0.005 (FERT) and 0.07 ± 0.001 (REL28) to 0.42 ± 0.001 (POVO40) for the performance characteristics. The posterior means of genetic correlation estimates between reproductive traits ranged from 0.18 ± 0.026 (FERT and ECLO) to 0.79 ± 0.007 (FERT and NAAT). For performance traits, the posterior means of genetic correlation ranged from -0.49 ± 0.001 (POVO36 and DENS36) to 0.75 ± 0.003 (DENS28 and DENS36). In general, the traits could be used in animal breeding programs of laying hens because they have enough genetic variability to respond to selection, except for REL28. It is concluded that the applied selection on the birth rate would be most appropriate to improve fertility and hatchability of eggs. Also, the use of POVO40 could improve egg weight or uniformity thereof. If the selection is conducted to reduce body weight at 16 weeks of age, result in increased age at first egg ...

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-24Bitstream added on 2014-08-13T18:00:27Z : No. of bitstreams: 1 000759735.pdf: 5936644 bytes, checksum: 2a76b56febeeca13c37e5729a1d4df30 (MD5) / Dados composicionais consistem em vetores conhecidos como composições cujos componentes são positivos e definidos no intervalo (0,1) representando proporções ou frações de um “todo”. A soma desses componentes deve ser igual a um. Os dados composicionais estão presentes em diferentes áreas, como na geologia, ecologia, economia, medicina entre muitas outras. Desta forma há um grande interesse em novas abordagens de modelar dados composicionais. Neste estudo, introduzimos as transformações logaritmo da razão (alr) e Box-Cox em modelos usados para dados composicionais, assumindo erros normais não correlacionados. O objetivo principal deste trabalho é aplicar métodos Bayesianos para estes modelos utilizando os métodos padrões de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para simular amostras da posteriori conjunta de interesse. Nós aplicamos a metodologia proposta em dois conjuntos de dados, sendo que um deles é sobre um experimento de medidas repetidas na qual introduzimos uma variável de efeito aleatório para capturar a dependência para os dados longitudinais e, além disso, a introdução de dois efeitos aleatórios extras no modelo. Estes resultados de modelagem podem ser de grande interesse em trabalhos aplicados que lidam com conjuntos de dados composicionais. / Compositional data consist of known compositions vectors whose components are positive and defined in the interval (0,1) representing proportions or fractions of a “whole”. The sum of these components must be equal to one. Compositional data is present in different areas, as in ecology, economy, medicine among many others. In this way, there is a great interest in new modeling approaches for compositional data. In this study we introduced additive log-ratio (alr) and Box-Cox transformations models used for compositional data, under uncorrelated normal errors. The main objective of this project is to apply Bayesian methods to these models using standard Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples of the joint posterior of interest. We apply the proposed methodology in two data sets, whereas one of them is about an experiment of repeated measures where we introduced a random effect variable to capture the dependence for the longitudinal data and also the introduction of two extra random effects in the model. These modeling results could be of great interest in the applied work dealing with compositional data sets.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-25Bitstream added on 2014-08-13T18:00:26Z : No. of bitstreams: 1 000759853.pdf: 2724626 bytes, checksum: 2772526c9a8ee40397accad71c2eaad2 (MD5) / Várias distribuições bivariadas para análise de confiabilidade tem sido propostas, mas a distribuição Exponencial Generalizada Bivariada (BVGE) apresentada por Gupta e Kundu (2009) possui interessantes propriedades. Por exemplo, a distribuição BVGE possui distribuições marginais Exponenciais Generalizadas (GE), que tem sido muito utilizadas em problemas unidimensionais. Dessa forma, uma análise estatística dos parâmetros e distribuição BVGE é de grande importância na modelagem de problemas em confiabilidade. Um modo alternativo de obtenção de distribuições bivariadas (ou multivariadas) é através da teoria de Cópulas e a técnica mostra-se ser uma grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos às multivariadas. Inferências para estas diferentes versões de modelos bivariados de tempo de falha são agora de grande importância, consequentemente a realização de uma comparação se faz necessária e o método Bayesiano de análise estatística é amplamente reconhecido por oferecer significantes benefícios na análise de dados e assim justifica sua utilização. Neste trabalho foram consideradas comparações entre as distribuições BVGE e algumas distribuições exponenciais generalizadas bivariadas definidas a partir das funções cópulas, de modo a propor várias opções de distribuições que possam ser utilizadas no caso bivariado. / Many bivariate distributions for survival analysis were proposed, but the Bivariate Generalized Exponential Distribution (BVGE) presented by Gupta and Kundu (2009) has interesting properties. For example, the BVGE distribution has Generalized Exponential marginal distributions, which is used in many unidimensional problems. An alternative way to obtain multivariate (or bivariate) distributions is the use of Copula theory, which is proving to be a useful alternative, because it permits the construction of multivariate distributions without the necessity of giving restrictions to marginal and multivariate distributions. Inference about different bivariate models of failure time are very important, and consequently, comparisons can be made and the Bayesian method is recognized to offer significantly benefits in data analysis, justifying its use. This work considered comparisons between the Bivariate Generalized Exponential Distributition and generalized bivariate exponential distributions obtained by copulas functions.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-24Bitstream added on 2014-08-13T18:00:25Z : No. of bitstreams: 1 000759932.pdf: 2547215 bytes, checksum: d9c1a646c7db9fa2a6417e15ff25ff8c (MD5) / Nesta dissertação, tem-se como objetivo desenvolver aspectos computacionais a fim de realizar inferência nos parâmetros da distribuição Gama Generalizada. A distribuição Gama Generalizada tem se mostrado um excelente modelo que leva a melhores inferências quando utilizamos dados de sobrevivência. No entanto, os Estimadores de Máxima Verossimilhança (EMV) da distribuição Gama Generalizada não têm o comportamento estável e para muitos casos não existem, apenas para amostras muito grandes. Na abordagem Bayesiana o problema permanece de tal forma que diferentes distribuições a priori podem ter grande efeito nas estimativas a posteriori de interesse. Neste trabalho, ao se utilizar a inferência Clássica, será demonstrado uma forma de simplificar as equações de verossimilhança, minimizando o problema de instabilidade do método. Considerando-se a abordagem Bayesiana, serão propostas diferentes distribuições a priori, empíricas ou não-informativas e seus efeitos serão estudados nas estimativas a posteriori. Serão propostos também diferentes métodos exploratórios, a fim de se obter bons valores iniciais para serem utilizados nos procedimentos de estimação dos parâmetros, considerando-se dados censurados (censura aleatória) sob o enfoque Clássico e Bayesiano. Por fim, serão apresentados alguns exemplos de aplicações, utilizando-se dados da literatura e dados reais. / The most important goals of this research project are related to the study of computational aspects to get inferences for the parameters of the Generalized Gamma distribution. The Generalized Gamma distribution is a good option to get better inferences for lifetime data, but usually in applications, the maximum likelihood estimators (MLE) of the parameters of the distribution could be very unstable depending on appropriated initial values in the numerical iterative procedure, especially for small sample sizes. Under a Bayesian approach, we observe that the posterior distributions could depend heavily on the choice of a prior distribution. In this work, using the classical inference will be shown a way to simplify the likelihood equations, minimizing the problem of instability of the method. Under a Bayesian approach, we will study the effect of different empirical and non-informative prior distributions on the posterior estimates, especially for small sample sizes. Numerical methods are also proposed in this work, in order to get good initial values used to improve the obtained inferences, considering censored data (random censoring) under the Classical and Bayesian approach. Simulated and real data sets will be used to illustrate the proposed methodology.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-01-20Bitstream added on 2014-08-13T18:00:24Z : No. of bitstreams: 1 000760059.pdf: 2134645 bytes, checksum: 635b296c4a3f8dc210e08b94a273ae35 (MD5) / A elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista. / The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.