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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-21092018-143402
Document
Author
Full name
Teresa Cristina Martins Dias
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 1992
Supervisor
Committee
Achcar, Jorge Alberto (President)
Barbosa, Emanuel Pimentel
Cordeiro, Jose Antonio
Title in Portuguese
TESTES ACELERADOS ASSUMINDO UM MODELO DE LEI DE POTÊNCIA INVERSA E DADOS COM CENSURAS DO TIPO II
Keywords in Portuguese
Não disponível
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Not available
Keywords in English
Not available
Abstract in English
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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Publishing Date
2018-09-21
 
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