• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-04072018-085531
Documento
Autor
Nome completo
Gaby Rosa Amaya Robles
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1994
Orientador
Banca examinadora
Rodrigues, Josemar (Presidente)
Arenales, Marcos Nereu
Leite, Jose Galvao
Título em português
INFERÊNCIA BAYESIANA PARA FUNÇÕES DE PERDAS ASSIMÉTRICAS
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Nesta dissertação, abordamos métodos Bayesianos com funções de perdas assimétricas e simétricas para comparar inferências pontuais em confiabilidade. Os resultados obtidos neste trabalho mostraram que as funções de perdas assimétricas, embora não sejam explicitas em suas soluções, são mais realísticas que as funções de perdas simétricas. A análise Bayesiana para confiabilidade foi feita usando um modelo exponencial e algumas densidades a priori, em particular, a priori não-informativa. Também, desenvolvemos uma Função de Perda Balanceada Ponderada com censura, a qual combina a estatística clássica com a Bayesiana. Os resultados obtidos para a Função de Perda Balanceada Ponderada podem ser de grande interesse prático e metodológico.
Título em inglês
Bayesian Inference for asymmetric  loss functions
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
In this dissertation, we approach Bayesian methods with symmetrical or asymmetrical loss fiinctions for comparison of pontual inferences in reliability. The results obtained here show that asymmetrical loss fiinctions are more realistic than symmetrical loss fiinctions. Bayesian reliability analysis using the exponencial model is considered and some prior density fiinctions have been used, in particulary, non-informative priors. Also, it was developed a weighted balanced loss fiinctions with censoring which combine classical and Bayesian statistics. The results obtained for weighted balanced loss fiinctions may be of great practical and methodological interest.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2018-07-04
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.