Navegando por Autor "Fernandes, Fidel Henrique"
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Dissertação Gráficos de controle para o monitoramento de processos autorregressivo de valores inteiros com inflação ou deflação de zeros(2018-02-20) Fernandes, Fidel Henrique; Pereira, Marcelo Bourguignon; Pereira, Marcelo Bourguignon; ; ; ; Lee, Linda; ; Fernandez, Luz Milena Zea;A série temporal é uma coleção de observações medidas sequencialmente ao longo do tempo, sendo estudadas com profunda notoriedade nos últimos anos juntamente com o controle estatístico de processo. O presente trabalho objetiva estudar o desempenho dos gráficos de controle CUSUM e Shewhart na detecção de médias do processo com inflação ou deflação de zeros através do modelo autorregressivo de valores inteiros geométrico zero modificado de primeira ordem [ZMGINAR(1)]. Nesse sentido, analisa-se ainda a sensibilidade através de simulações, o número médio de amostras que excedem o limite de controle (NMA), além disso, novos estimadores foram propostos afim de verificar, através do estudo de Monte Carlo, o comportamento dos estimadores através do erro quadrático médio (EQM) e viés em diferentes cenários, os estimadores propostos se mostraram mais eficazes. No que concerne a simulação, os diferentes cenários apresentados com inflação e deflação de zeros, o CUSUM mostrou-se mais eficiente no cenário com deflação de zeros e o de Shewhart com inflação de zeros em determinados casos. Nessa instância, considerou-se duas aplicações, uma com inflação de zeros e outra com deflação de zeros. Assim como na simulação, o CUSUM é melhor no cenário com deflação de zeros e o Shewhart com inflação de zeros. O grande diferencial deste trabalho é a aparição da deflação de zeros modelada nos gráficos de controle, além disso o modelo a ser trabalhado possui distribuição marginal conhecida diferentemente de outros modelos, o que é uma vantagem na implementação e construção de novos estimadores, acrescido a isso, considera-se ainda as estimativas dos parâmetros por diversos métodos: Máxima Verossimilhança, Yule-Walker e o estimador baseado em Probabilidade.TCC Uso do gráfico c para dados de contagem autocorrelacionados(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-12-12) Fernandes, Fidel Henrique; Medeiros, Pledson Guedes de; PINHO, André Luís Santos de; PEREIRA, Marcelo BourguignonA classe dos modelos INARMA é bem adequada para modelar a estrutura e a autocorrelação de processos com marginais Poisson, no contexto de controle estatístico de qualidade. Processos de contagem surgem em diversas situações, concentraremos no uso do modelo para uma sequência estacionária de valores inteiros (processos de contagem auto regressivos de ordem 1 [INAR(1)]),que são processos estocásticos mutuamente independentes com particular relevância para o gráfico de controle. Considerando o cenário de dados de contagem autocorrelacionados, este trabalho propõe monitorar processos de contagem sob o modelo INAR(1), através do uso gráfico c (gráfico de controle para monitorar o número de não – conformidades da amostra) modificando os limites de controle usuais e adaptando o uso desse modelo ao gráfico (c), também faremos uma análise de sensibilidade do modelo através de simulações do NMA, número de amostras que excedem o limite de controle, para diferentes combinações dos parâmetros do gráfico. Essas perturbações e análises dos parâmetros reproduzem o que foi feito em Weiβ(2007) porém incluímos casos adicionais α = 0.9α0, α = 1.1α0, λ = 0.9λ0 e λ = 1.1λ0. Incluímos também, na simulação os casos em que α0 = 0. Os resultados mostram que a autocorrelação provoca, nos gráficos de controle c, uma sinalização mais tardia, quando este sofre alguma perturbação de −20% e −10%. Já quando estamos lidando com uma perturbação de +20% na autocorrelação, o gráfico detecta rápido a mudança, a medida que o número de não - conformidades aumenta. Por fim, aplicamos a metodologia estudada para um conjunto de dados reais referente à contagem de endereços de IP.