Responsável:
Danilo Gilberto de Oliveira Valadares e Leonardo Brandão Freitas do Nascimento
Local :
Auditório Rio Javari
Público-Alvo:
Descrição
P1 Título: Modelos estatísticos para sistemas reparáveis considerando o tempo como uma variável aleatória discreta P1 Resumo: Reparos podem ser classificados de acordo com a eficiência e em situações extremas são classificados como: “reparos perfeitos”, ou seja, o sistema retorna à condição de novo após cada reparo, ou, “mínimo reparo”, ou seja, o sistema retorna à condição similar anterior à falha. O mínimo reparo é bastante aplicável e um dos modelos mais utilizados é o processo de lei das potências. Uma situação intermediária entre o mínimo reparo e o reparo perfeito é conhecida como “reparo imperfeito”. Um dos modelos mais citados é o de Brown-Proschan, que define que uma unidade recebe um reparo perfeito com probabilidade p, ou, recebe um mínimo reparo com probabilidade 1-p. Geralmente, a modelagem dos tempos de falhas assume o tempo como uma variável aleatória contínua, assumindo uma alta acurácia na ferramenta de medida. Mas, em muitas situações práticas, as falhas são observadas e anotadas como um número inteiro, indicando um processo discreto. A suposição de tempos discretos permite a utilização de cadeias de Markov com estados e tempos discretos para obter o valor exato do número médio de falhas para os modelos de reparo perfeito, mínimo reparo e Brown-Proschan.
P2 Título: Modelo de Regressão Power Mín-Estável para Séries Temporais com Valores Extremos em Intervalo Limitado. P2 Resumo: Neste trabalho, é proposto um modelo de regressão Power Mín-Estável para uma Série Temporal com valores extremos observados em intervalo limitado. O modelo é útil, por exemplo, para ser utilizado em situações onde a variável de interesse é o valor mínimo de uma série restrita ao intervalo (0,1) e está relacionada com outras variáveis por meio de uma estrutura de regressão. A dependência nos extremos da série é induzida através da marginalização da distribuição Kumaraswamy condicionada a um processo latente com distribuição alpha-Estável. Algumas propriedades do modelo são apresentadas. Procedimentos para estimação e inferência são discutidos e um algoritmo EM, disponível na linguagem R, foi desenvolvido para estimar os parâmetros. Como caso particular, o modelo foi utilizado para análise da mínima umidade relativa do ar observada em Manaus - AM
Horário
Dia 19/10/2023 de 15:00 às 16:00