Análise bayesiana nao-paramétrica na teoria de riscos competitivos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1992
Autor(a) principal: Torres, Victor Hugo Salinas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-003715/
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana nao-paramétrica para a estimação da função de sobrevivência de um sistema em serie e seus componentes, conhecido como modelo de riscos competitivos. O problema inferencial inicia-se quando observa-se o tempo de sobrevivência dos sistemas e identifica-se o componente falhado a época da observação. Considerando-se um processo de dirichlet multivariado - introduzido pela primeira vez aqui - como uma classe de distribuições a priori para o vetor formado pelas funções de subsobrevivência, estimadores bayesianos para a função de sobrevivência e para a confiabilidade do sistema são obtidos, sob funções de perda quadrática e 0-1.Utilizando-se a formula de Peterson, estimadores não-paramétricos para as funções de sobrevivência dos componentes são propostos e suas propriedades assintóticas são estudadas. O caso particular em que o sistema possui apenas dois componentes corresponde a um modelo com observações aleatoriamente censuradas. Um exemplo numérico também e apresentado