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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.1992.tde-20210729-003715
Documento
Autor
Nome completo
Victor Hugo Salinas Torres
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1992
Orientador
Título em português
Análise bayesiana nao-paramétrica na teoria de riscos competitivos
Palavras-chave em português
Inferência Não Paramétrica
Resumo em português
Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana nao-paramétrica para a estimação da função de sobrevivência de um sistema em serie e seus componentes, conhecido como modelo de riscos competitivos. O problema inferencial inicia-se quando observa-se o tempo de sobrevivência dos sistemas e identifica-se o componente falhado a época da observação. Considerando-se um processo de dirichlet multivariado - introduzido pela primeira vez aqui - como uma classe de distribuições a priori para o vetor formado pelas funções de subsobrevivência, estimadores bayesianos para a função de sobrevivência e para a confiabilidade do sistema são obtidos, sob funções de perda quadrática e 0-1.Utilizando-se a formula de Peterson, estimadores não-paramétricos para as funções de sobrevivência dos componentes são propostos e suas propriedades assintóticas são estudadas. O caso particular em que o sistema possui apenas dois componentes corresponde a um modelo com observações aleatoriamente censuradas. Um exemplo numérico também e apresentado
Título em inglês
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Resumo em inglês
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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