http://repositorio.unb.br/handle/10482/16313
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2014_IsraelFreitasMadureira.pdf | 1,37 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Titre: | Um pacote computacional para a análise estatística de processos de Lei de Potência |
Auteur(s): | Madureira, Israel de Freitas |
Orientador(es):: | Avalle, Gustavo Leonel Gilardoni |
Assunto:: | Processo de Poisson Não-Homogêneo Processo de Lei de Potência Análise estatística |
Date de publication: | 22-sep-2014 |
Data de defesa:: | 1-jui-2014 |
Référence bibliographique: | MADUREIRA, Israel de Freitas. Um pacote computacional para a análise estatística de processos de Lei de Potência. 2014. 71 f. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014. |
Résumé: | Este trabalho teve por objetivo desenvolver e implementar um pacote estatístico escrito em R para análisar a confiabilidade em sistemas reparáveis. O pacote se chama NHPPplp, do inglês Non-homogeneous Poisson Process with Power Law Process intensity. Os dados são modelados de acordo com o Processo de Lei de Pot ência, um dos mais populares modelos paramétricos na literatura de confiabilidade. Os comandos no pacote estimam os parâmetros do modelo e funções deles, além de veri car a qualidade do ajuste. Ele permite elaborar uma Política de Manutenção Preventiva Ótima para sistemas reparáveis. O estudo envolve tanto a abordagem clássica como a bayesiana. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT The objective of the this work is to develop and implement a statistical package written in R to analyze the reliability of repairable systems. The package is called NHPPplp (Non-homogeneous Poisson Process with Power Law Process intensity). The Power Law Process is one of the most popular parametric models in the reliability literature. The functions available in the package estimates the model parameters and function of them and also veri es the goodness-of- t. It allows the user to estimate an Optimal Preventive Policy for repairable systems. The approach includes both classical and bayesian inference. |
metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST) |
Description: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
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Collection(s) : | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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