Publicação
Uma abordagem bayesiana para modelos de degradação: a obtenção da distribuição preditiva a posteriori dos tempos de falha de unidades amostrais futuras e sob teste: a obtenção da distribuição preditiva a posteriori dos tempos de falha de unidades amostrais futuras e sob teste
| Resumo: | A Confiabilidade é um ramo da Estatística que visa descrever via inferência a distribuição do tempo de falha de objetos de interesse. Técnicas convencionais são voltadas para a ocorrência de falhas ao longo do tempo. Contudo, para determinadas situações nas quais a ocorrência de falhas é pequena ou quase nula, a estimação das quantidades que descrevem os tempos de falha fica comprometida. Dessa forma foram desenvolvidos os modelos de degradação, que possuem como dado experimental não a falha, mas sim alguma característica mensurável a ela atrelada, a qual quando monitorada torna possível melhorias significativas nas estimativas das quantidades de interesse. Modelos de degradação têm sido amplamente aplicados e estudados sob a perspectiva da estatística clássica, todavia dificuldades computacionais e má especificações relativas a suposições dos modelos passaram a tornar interessante uma obordagem pelo enfoque da estatística bayesiana. Isso se deve ao fato de que os métodos computacionais implementados na abordagem bayesiana já permitem acomodar um número maior de distribuições de probabilidade, e dessa forma torna-se menos susceptível a problemas de má especificação. Neste texto evidencia-se que mesmo sob má especificação o enfoque bayesiano pode apresentar bons resultados. O que se propõe neste texto é apontar alguns erros metodológicos que vêm sendo cometidos no uso da inferência bayesiana e apresentar uma proposta de análise, comparando-a com as abordagens por inferência bayesiana existentes na literatura em Modelos de Degradação. Uma base de dados de emissores de laser e outra de rodas de trem ilustram a aplicação da metodologia proposta neste texto. Os resultados apresentados permitem levantar a confiabilidade dos objetos estudados e de objetos futuros, fora do escopo da amostra. |
|---|---|
| Autores principais: | Rivert Paulo Braga Oliveira |
| Assunto: | Modelos de degradação Inferência Bayesiana Distribuição preditiva Teoria bayesiana de decisão estatistica Engenharia de produção |
| Ano: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | A Confiabilidade é um ramo da Estatística que visa descrever via inferência a distribuição do tempo de falha de objetos de interesse. Técnicas convencionais são voltadas para a ocorrência de falhas ao longo do tempo. Contudo, para determinadas situações nas quais a ocorrência de falhas é pequena ou quase nula, a estimação das quantidades que descrevem os tempos de falha fica comprometida. Dessa forma foram desenvolvidos os modelos de degradação, que possuem como dado experimental não a falha, mas sim alguma característica mensurável a ela atrelada, a qual quando monitorada torna possível melhorias significativas nas estimativas das quantidades de interesse. Modelos de degradação têm sido amplamente aplicados e estudados sob a perspectiva da estatística clássica, todavia dificuldades computacionais e má especificações relativas a suposições dos modelos passaram a tornar interessante uma obordagem pelo enfoque da estatística bayesiana. Isso se deve ao fato de que os métodos computacionais implementados na abordagem bayesiana já permitem acomodar um número maior de distribuições de probabilidade, e dessa forma torna-se menos susceptível a problemas de má especificação. Neste texto evidencia-se que mesmo sob má especificação o enfoque bayesiano pode apresentar bons resultados. O que se propõe neste texto é apontar alguns erros metodológicos que vêm sendo cometidos no uso da inferência bayesiana e apresentar uma proposta de análise, comparando-a com as abordagens por inferência bayesiana existentes na literatura em Modelos de Degradação. Uma base de dados de emissores de laser e outra de rodas de trem ilustram a aplicação da metodologia proposta neste texto. Os resultados apresentados permitem levantar a confiabilidade dos objetos estudados e de objetos futuros, fora do escopo da amostra. |
|---|
Atividades financiadas
Não foram encontrados projetos financiados.