| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Michelli Karinne Barros da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-150731/
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| Resumo: |
O modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders (log-BS) tem sido largamente aplicado na área de análise de dados de sobrevivência e confiabilidade, particularmente em engenharia, e relaciona o tempo até a ocorrência da falha com algum dano cumulativo que é assumidogaussiano. Numa primeira etapa deste trabalho, consideramos alguns aspectos de diagnóstico de influência e análise de resíduos para este modelo, considerando observações censuradas. Uma vez que é conhecido na literatura que a modelagem sob a suposição de erros normalmente distribuídos pode ser influenciada por observações extremas, mostramos que o mesmo pode ocorrer em modelos cujos erros possuem distribuição log-BS. Numa segunda etapa, desenvolvemos o modelo log-BS generalizado e, particularmente, propomos o modelo t de Student log-BS em que o dano cumulativo é assumido ter distribuição t de Student. Mostramos que as estimativas de máxima verossimilhança do modelo t de Student log-BS são robustas contra observações aberrantes no sentido dos resíduos componentes do desvio e tipo martingale. Métodos de diagnóstico de influência e análise de resíduos são desenvolvidos para esse modelo e conjuntos de dados reais são utilizados pra ilustrar a teoria desenvolvida. |
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