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Modelagem de dados de sistemas reparáveis com fragilidade / Modeling repairable systems data with fragility

Submitted by Daniele Amaral (daniee_ni@hotmail.com) on 2016-09-15T15:15:11Z
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Previous issue date: 2015-09-15 / Não recebi financiamento / The usual models in repairable systems are minimal, perfect and imperfect repair, and, in the literature, the minimum repair model is the most explored. In repairable systems it is common that the same type of components are studied and in these cases is relevant to verify the heterogeneity between them. According to Vaupel et al. (1979), the standard methods for analysis of repairable systems data ignore the heterogeneity not observed and in some cases this should be considered. Such variability can be estimated from frailty models, characterized by using a random e ect. It is proposed that the minimum repair model with frailty in order to estimate the heterogeneity not observed between systems. For this model it was conducted a simulation study in order to analyze the frequentist properties of the estimation process. The application of a real data set showed the applicability of the proposed model, in which the estimation of the parameters were determined from maximum likelihood and Bayesian approaches. / Os modelos de sistemas reparáveis usuais são os de reparo mí nimo, perfeito e imperfeito, sendo que, na literatura, o modelo de reparo mí nimo e o mais explorado. Em sistemas reparáveis e comum que componentes do mesmo tipo sejam estudados e nestes casos é relevante verifi car a heterogeneidade entre eles. Segundo Vaupel et al. (1979), os métodos padrões em análise de dados de sistemas reparáveis ignoram a heterogeneidade não observada e em alguns casos esta deveria ser considerada. Tal variabilidade pode ser estimada a partir dos modelos de fragilidade, caracterizados pela utilização de um efeito aleat ório. Propõe-se o modelo de reparo mí nimo com fragilidade, a fi m de estimar a heterogeneidade não observada entre sistemas. Para este modelo foi realizado um estudo de simula ção com o objetivo de analisar as propriedades frequentistas do processo de estimação. A aplicação em um conjunto de dados reais mostrou a aplicabilidade do modelo proposto, em que a estima ção dos parâmetros foram determinadas a partir das abordagens de m áxima verossimilhan ça e Bayesiana.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/7233
Date15 September 2015
CreatorsFeitosa, Cirdêmia Costa
ContributorsTomazella, Vera Lucia Damasceno
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística UFSCar/USP, UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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