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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2016.tde-30092016-171320
Document
Auteur
Nom complet
Luiz Ricardo Nakamura
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2016
Directeur
Jury
Leandro, Roseli Aparecida (Président)
Pescim, Rodrigo Rossetto
Andrade Filho, Mário de Castro
Lobos, Cristian Marcelo Villegas
Titre en anglais
Advances on the Birnbaum-Saunders distribution
Mots-clés en anglais
GAMLSS
Generalized additive models
Generalized Birnbaum-Saunders distribution
Non-parametric regression
Penalized splines
R software
Resumé en anglais
The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is the most popular model used to describe lifetime process under fatigue. Throughout the years, this distribution has received a wide ranging of applications, demanding some more flexible extensions to solve more complex problems. One of the most well-known extensions of the BS distribution is the generalized Birnbaum- Saunders (GBS) family of distributions that includes the Birnbaum-Saunders special-case (BSSC) and the Birnbaum-Saunders generalized t (BSGT) models as special cases. Although the BS-SC distribution was previously developed in the literature, it was never deeply studied and hence, in this thesis, we provide a full Bayesian study and develop a tool to generate random numbers from this distribution. Further, we develop a very flexible regression model, that admits different degrees of skewness and kurtosis, based on the BSGT distribution using the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) framework. We also introduce a new extension of the BS distribution called the Birnbaum-Saunders power (BSP) family of distributions, which contains several special or limiting cases already published in the literature, including the GBS family. The main feature of the new family is that it can produce both unimodal and bimodal shapes depending on its parameter values. We also introduce this new family of distributions into the GAMLSS framework, in order to model any or all the parameters of the distribution using parametric linear and/or nonparametric smooth functions of explanatory variables. Throughout this thesis we present five different applications in real data sets in order to illustrate the developed theoretical results.
Titre en portugais
Avanços na distribuição Birnbaum-Saunders
Mots-clés en portugais
Distribuição Birnbaum-Saunders generalizada
GAMLSS
Modelos aditivos generalizados
Regressão não-paramétrica
Software R
Splines penalizados
Resumé en portugais
A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é o modelo mais popular utilizado para descrever processos de fadiga. Ao longo dos anos, essa distribuição vem recebendo aplicações nas mais diversas áreas, demandando assim algumas extensões mais flexíveis para resolver problemas mais complexos. Uma das extensões mais conhecidas na literatura é a família de distribuições Birnbaum-Saunders generalizada (GBS), que inclui as distribuições Birnbaum-Saunders casoespecial (BS-SC) e Birnbaum-Saunders t generalizada (BSGT) como modelos especiais. Embora a distribuição BS-SC tenha sido previamente desenvolvida na literatura, nunca foi estudada mais profundamente e, assim, nesta tese, um estudo bayesiano é desenvolvido acerca da mesma além de um novo gerador de números aleatórios dessa distribuição ser apresentado. Adicionalmente, um modelo de regressão baseado na distribuição BSGT é desenvolvido utilizando-se os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), os quais apresentam grande flexibilidade tanto para a assimetria como para a curtose. Uma nova extensão da distribuição BS também é apresentada, denominada família de distribuições Birnbaum-Saunders potência (BSP), que contém inúmeros casos especiais ou limites já publicados na literatura, incluindo a família GBS. A principal característica desta nova família é que ela é capaz de produzir formas tanto uni como bimodais dependendo do valor de seus parâmetros. Esta nova família também é introduzida na estrutura dos modelos GAMLSS para fornecer uma ferramenta capaz de modelar todos os parâmetros da distribuição como funções lineares e/ou não-lineares suavizadas de variáveis explicativas. Ao longo desta tese são apresentadas cinco diferentes aplicações em conjuntos de dados reais para ilustrar os resultados teóricos obtidos.
 
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Date de Publication
2016-10-11
 
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