Search results

Quadrimestral

A censura está, em geral, presente nos Testes de Vida. Quando a censura em causa é do Tipo I, não existem métodos analíticos que possibilitem a construção de intervalos de segurança, dificuldade esta que se deve à complexidade da respectiva função de verisimilhança. Neste trabalho consideram-se o bootstrap e a subamostragem, enquanto procedimentos úteis na determinação de intervalos de confiança para os parâmetros da distribuição do tempo de vida, num contexto de censura Tipo I. Num estudo de simulação aplicam-se estas metodologias a amostras censuradas artificialmente, provenientes de uma distribuição Weibull, com o objectivo de determinar intervalos de confiança para o quantil de probabilidade p.

A distribuição dos estimadores de máxima verosimilhança, em contextos de censura pelo tempo, depende de parâmetros perturbadores que impossibilitam a determinação de intervalos de confiança exactos para os parâmetros populacionais. Nestas situações, são usados resultados assimptóticos, que permitem obter intervalos de confiança aproximados, com uma probabilidade de cobertura próxima da confiança do intervalo. Neste trabalho, utiliza-se a metodologia PBSRLLR na determinação de intervalos de confiança aproximados para parâmetros populacionais, de distribuições pertencentes á família de Log-Localização e Escala, em especial Weibull e Lognormal. Pretende-se estudar a evolução da probabilidade de cobertura dos intervalos, para o quantil de probabilidade p, de acordo com vários factores: • A dimensão da amostra (em especial amostras de pequena dimensão); • A proporção de falhas na amostra • O valor de p; • A metodologia usada. Foram implementadas várias funções no programa estatístico “R-PROJECT”, que permitem levar a efeito o processo de inferência necessário à determinação dos intervalos de confiança. Como complemento e com a finalidade de melhorar a velocidade dos métodos, as funções que comportam um elevado número de cálculo foram escritas em “Linguagem C”

O modelo Autoregressivo de valor inteiro, INAR, foi proposto na literatura para modelar séries de contagem. Vários métodos de estimação para os parâmetros do modelo têm sido propostos. No entanto, as propriedades assimptóticas dos estimadores dos parâmetros, nomeadamente a variância, são difíceis de obter, impossibilitando a construção de intervalos de confiança. Neste trabalho, estuda-se a técnica de subamostragem, aplicando-se à construção de intervalos de confiança para os parâmetros do modelo INAR

Várias aproximações à estatística razão de verosimilhanças têm sido recentemente propostas na literatura com o objectivo de melhorar a inferência sobre um parâmetro populacional Ѳ. Neste trabalho consideram-se as aproximações propostas por Barndorff-Nielsen e Severini e apresenta-se uma possível aproximação boootstrap á estatística de verosimilhanças. Num estudo de simulação determinam-se intervalos de confiança para o quantil de probabilidade p através da estatística razão de verosimilhanças e da aproximação de Severini com o objectivo de comparar o desempenho destas metodologias. Na construção dos intervalos de confiança recorre-se à distribuição normal bem como às distribuições bootstrap.

O Statis e o Metabiplot são técnicas vectoriais que possibilitam a exploração de conjuntos de dados múltiplos com base na procura de uma estrutura comum às matrizes de dados em análise. Neste trabalho aplicam-se ambas as metodologias a um conjunto de dados reais e comparam-se as duas técnicas.