Métodos numéricos de estimação para modelos de degradação como efeitos aleatórios não normais"

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Clodio Pereira de Almeida
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Modelos de degradação; Máxima verossimilhança; Probability integral transformation; Estatística; Análise numérica; Teoria bayesiana de decisão estatistica; Teoria da estimativa
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ICED-8MAH3M

Modelos de degradação são cada vez mais usados para se avaliar a confiabilidade de diversos tipos de produtos, especialmente aqueles com pequena probabilidade de falhar durante o tempo dos testes de vida tradicionais ou testes de vida acelerados. Os pacotes computacionais existentes para se ajustar modelos de degradação, assumem que os efeitos aleatórios nestes modelos têm distribuição normal. Estimativas para os parâmetros do modelo quando é violada a suposição de normalidade mostraram-se viciadas. Neste trabalho, implementamos solução para análise de dados de degradação modelados por perfis lineares simples e efeito aleatório com distribuição não normal, que consiste numa aproximação numérica da verossimilhança com a transformação sugerida por Nelson et al.(2006). A partir de simulações e estudo de casos reais, comparamos as estimativas para a distribuição do tempo de falha obtidas pelo método implementado com aquelas obtidas com a utilização dos softwares estatísticos padrões (por exemplo, os pacotes LME e NLMEdo Software R 2.11 ) e pelos métodos aproximado e análise de falha tradicional (FTA)