Submitted by Karlla Delalibera Chagas null (karlladelalibera@gmail.com) on 2018-05-14T12:25:13Z
No. of bitstreams: 1
dissertação - Karlla Delalibera.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-05-14T12:53:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1
chagas_kd_me_prud.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-14T12:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
chagas_kd_me_prud.pdf: 2936984 bytes, checksum: 3d99ddd54b4c7d3230e5de9070915594 (MD5)
Previous issue date: 2018-04-16 / Pró-Reitoria de Pós-Graduação (PROPG UNESP) / Neste trabalho iremos realizar uma abordagem sobre a modelagem de dados que advém de um teste acelerado. Consideraremos o caso em que a carga de estresse aplicada foi do tipo "step-stress". Para a modelagem, utilizaremos os modelos step-stress simples e múltiplo sob censura tipo II e censura progressiva tipo II, e iremos supor que os tempos de vida dos itens em teste seguem uma distribuição Gama. Além disso, também será utilizado o modelo step-stress simples sob censura tipo II considerando a presença de riscos competitivos. Será realizada uma abordagem clássica, por meio do método de máxima verossimilhança e uma abordagem Bayesiana usando prioris não-informativas, para estimar os parâmetros dos modelos. Temos como objetivo realizar a comparação dessas duas abordagens por meio de simulações para diferentes tamanhos amostrais e utilizando diferentes funções de perda (Erro Quadrático, Linex, Entropia), e através de estatísticas verificaremos qual desses métodos se aproxima mais dos verdadeiros valores dos parâmetros. / In this work, we will perform an approach to data modeling that comes from an accelerated test. We will consider the case where the stress load applied was of the step-stress type. For the modeling, we will use the simple and multiple step-stress models under censorship type II and progressive censorship type II, and we will assume that the lifetimes of the items under test follow a Gamma distribution. In addition, the simple step-stress model under censorship type II will also be used considering the presence of competitive risks. A classical approach will be performed, using the maximum likelihood method and a Bayesian approach using non-informative prioris, to estimate the parameters of the models. We aim to compare these two approaches by simulations for different sample sizes and using different loss functions (Quadratic Error, Linex, Entropy), and through statistics, we will check which of these approaches is closer to the true values of the parameters.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/153943 |
| Date | 16 April 2018 |
| Creators | Chagas, Karlla Delalibera [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Moada, Fernando Antonio [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600 |
Page generated in 0.0023 seconds