Distribuição Inversa Weighted Lindley: propriedades, estimadores e uma aplicação em dados de tempo de falha

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Luiz, Aline Oliva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aeronaves; Aircraft; Análise de sobrevivência; Censorship data; Dados censurados; Inversa Lindley Ponderada; Inverse Weighted Lindley; Survivel Analysis
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-08012019-085005/

Quando considerado o funcionamento de uma aeronave em operação de voo para transporte de passageiros civis, há a ocorrência de falhas que podem afetar a aeronavegabilidade ou não e, dentro das falhas que não afetam,encontram-se,por exemplo,as falhas de recursos utilizados durante o voo pelos passageiros, como poltronas ou sistema de entretenimento de bordo. É notória a importância de uma análise em relação ao diagnóstico de falhas que possuem maior impacto na satisfação do cliente, assim como de uma tomada de medidas de manutenção preventiva para que tais ocorrências sejam minimizadas. Como resultado, entre as 16 principais falhas que ocorrem, apenas 4 falhas caracterizam-se como sendo de maior impacto. É nesse sentido que o principal objetivo deste trabalho é descrever o tempo de falha desses principais componentes. Para tanto, ajustamos diferentes distribuições de probabilidade que descrevem o comportamento dessas falhas.Levando-se em conta que em um tipo de falha os principais modelos utilizados na literatura como Weibull, Gamae Log-normal não são os mais adequados para descrever tal característica, propomos um novo modelo de confiabilidade intitulado Inversa Lindley Ponderada. As propriedades matemáticas e os métodos de estimação dos parâmetros dessa nova distribuição são exploradas ao longo dessa dissertação. O modelo é utilizado para descrever o tempo de vida de um tipo de falha, retornando melhores ajustes que as principais distribuições de confiabilidade. Com base nesses novos resultados, propomos uma política de manutenção preventiva para os principais componentes.