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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-21092018-143402
Documento
Autor
Nome completo
Teresa Cristina Martins Dias
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1992
Orientador
Banca examinadora
Achcar, Jorge Alberto (Presidente)
Barbosa, Emanuel Pimentel
Cordeiro, Jose Antonio
Título em português
TESTES ACELERADOS ASSUMINDO UM MODELO DE LEI DE POTÊNCIA INVERSA E DADOS COM CENSURAS DO TIPO II
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Nesta dissertação de mestrado, alguns resultados sobre análise estatística de testes de sobrevivência acelerados são apresentados. Em particular, um modelo de teste de vida acelerado, Modelo de Lei de Potência Inversa, é considerado assumindo uma distribuição Exponencial para os tempos de sobrevivência dos componentes, com censuras do Tipo II. Análises clássica e Bayesiana são apresentadas para fazer inferências a respeito dos parâmetros de interesse. Na análise clássica, estimadores pontuais e intervalos de confiança são encontrados usando métodos assintáticos. Na análise Bayesiana, partindo de uma priori de Jeffreys, densidades a posteriori marginais para os parâmetros de interesse e intervalos de credibilidade são determinados, utilizando o Método de Laplace para aproximações de integrais. Uma análise Bayesiana é desenvolvida também, quando os tempos de falha seguem uma distribuição de Weibull. Também são apresentados, alguns métodos de Planejamento de Experimentos e uma aplicação de densidades preditivas em Controle de Qualidade. Os métodos propostos são ilustrados através de dois exemplos.
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
In this dissertation, we present some results on the statistical analysis of accelerated life tests. In particular, we consider the Inverse Power Model, assuming an Exponential distribution for the lifetimes of the components with censored data under a type II censoring mechanism. Classical and bayesian analysis are presented to get inferences about the parameters of interest. In the classical analysis, point estimates and confidence intervals are obtained using asymptotics methods. In the Bayesian analysis, assuming a noninformative Jeffreys prior density, marginal posterior densities for the parameters of interest and credible intervals are obtained using the Laplace's method for the approximation of integrals. Bayesian analysis is also considered when the failure times follow a Weibull distribution. Some methods for design of experiments are developed an applications of predictives densities in Quality Control is presented. The proposed methods are illustrated with two numerical examples.
 
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Data de Publicação
2018-09-21
 
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