Fatores competitivos de risco sob o modelo Weibull:: uma perspectiva Bayesiana
Ano de defesa: | 2004 |
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Orientador(a): | |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade de São Paulo
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Programa de Pós-Graduação: |
Estatística
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
BR
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Link de acesso: | https://doi.org/10.11606/D.45.2004.tde-20220712-121344 |
Resumo: | Existem diversos fatores de risco de falha na vida de um sistema ao mesmo tempo. Por esta razão se diz que esses fatores estão competindo para provocar a falha do sistema. Neste trabalho estudou-se, sob a perspectiva Bayesiana, a aplicação do modelo de 'fatores competitivos de risco' sob o modelo paramétrico Weibull. Métodos de simulação foram utilizados devido à complexidade matemática da distribuição posteriori, mais especificamente o método Metropolis-Hastings. Desta maneira, probabilidades de interesse e a medida de evidência para a hip[ótese precisa (FBST - Full Bayesian Significance Test) foram calculadas baseadas na amostra gerada pelo método de simulação. Estas medidas auxiliaram no processo decisório de comparação dos fatores de risco. Ao final, analisamos dois conjuntos de dados onde se pode aplicar a teoria descrita ao longo da dissertação. |
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Existem diversos fatores de risco de falha na vida de um sistema ao mesmo tempo. Por esta razão se diz que esses fatores estão competindo para provocar a falha do sistema. Neste trabalho estudou-se, sob a perspectiva Bayesiana, a aplicação do modelo de 'fatores competitivos de risco' sob o modelo paramétrico Weibull. Métodos de simulação foram utilizados devido à complexidade matemática da distribuição posteriori, mais especificamente o método Metropolis-Hastings. Desta maneira, probabilidades de interesse e a medida de evidência para a hip[ótese precisa (FBST - Full Bayesian Significance Test) foram calculadas baseadas na amostra gerada pelo método de simulação. Estas medidas auxiliaram no processo decisório de comparação dos fatores de risco. Ao final, analisamos dois conjuntos de dados onde se pode aplicar a teoria descrita ao longo da dissertação. |
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