Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1
4907.pdf: 977659 bytes, checksum: 00900e73e61e1ca614a2419c9ad45d8e (MD5)
Previous issue date: 2013-02-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation we propose four models to model lifetime data. The fist family of distribution is called Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution (ECEG) and it is obtained by exponentiation of the cumulative distribution of the Complementary Exponential Geometric distribution (CEG) proposed by Louzada et al. (2011) to a new parameter α > 0. The second distribution is used to model lifetime when the population is not homogeneous about the risk of death and it has two subpopulation: one composed by individuals not susceptible by the event and other composed by individuals subjected to the risk. This model, called LECEG, has a long term parameter p related to the proportion of individuals out of risk. The third is the Exponentiated Exponential Geometric (EEG) that uses the same idea of the ECEG, and the fourth is the Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution under N systems (ECEGN) presented in a context of N independent working systems and the fails occurs when some of them fail. / Nesta dissertaç ão são propostos quatro modelos de distribuições de probabilidade para os tempos de vida de indivíduos em uma população. A primeira família de distribuições, a distribuiç ão Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada (ECEG) e é obtida via exponenciação da distribuição acumulada da distribuição Geométrica Exponencial Complementar (CEG) proposta por Louzada et al. (2011) a um novo parâmetro α_ > 0. A segunda, é direcionada á modelagem de tempos de vida quando a população não é homogênea quanto ao risco de morte possuindo duas subpopulações: a de indivíduos não suscetíveis ao evento e a de indivíduos sob risco. Esta distribuição, distribuição Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada na presença de longa duração (LECEG), possui o parâmetro p de longa duração que indica a proporção de indivíduos fora de risco. A terceira é a distribuição Exponencial Geométrica Exponenciada (EEG) que usa a mesma ideia de criação da ECEG, e a quarta a distribuição Exponencial Geométrica Complementar Exponenciada em N sistemas (ECEGN) que se apresenta num cenário com N sistemas funcionando independentemente e a falha ocorre quando algum sistema falhar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4564 |
| Date | 01 February 2013 |
| Creators | Yamachi, Cíntia Yurie |
| Contributors | Louzada Neto, Francisco |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds