Gráficos de controle para o monitoramento de processos autorregressivo de valores inteiros com inflação ou deflação de zeros

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dc.contributor.advisorPereira, Marcelo Bourguignon
dc.contributor.advisor-co1Pereira, Marcelo Bourguignon
dc.contributor.advisor-co1IDpt_BR
dc.contributor.advisorIDpt_BR
dc.contributor.authorFernandes, Fidel Henrique
dc.contributor.authorIDpt_BR
dc.contributor.referees1Lee, Linda
dc.contributor.referees1IDpt_BR
dc.contributor.referees2Fernandez, Luz Milena Zea
dc.contributor.referees2IDpt_BR
dc.date.accessioned2018-03-16T14:34:02Z
dc.date.available2018-03-16T14:34:02Z
dc.date.issued2018-02-20
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.identifier.citationFERNANDES, Fidel Henrique. Gráficos de controle para o monitoramento de processos autorregressivo de valores inteiros com inflação ou deflação de zeros. 2018. 70f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24876
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCadeia de Markovpt_BR
dc.subjectControle estatístico de processospt_BR
dc.subjectDeflação de zerospt_BR
dc.subjectGráfico CUSUMpt_BR
dc.subjectGráfico de Shewhartpt_BR
dc.subjectInflação de zerospt_BR
dc.subjectModelo ZMGINAR(1)pt_BR
dc.subjectMonte Carlopt_BR
dc.subjectNúmero Médio de Amostras (NMA)pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA: MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICApt_BR
dc.titleGráficos de controle para o monitoramento de processos autorregressivo de valores inteiros com inflação ou deflação de zerospt_BR
dc.title.alternativeControl charts for monitoring of autoregressive processes of integer values with inflation or deflation of zerospt_BR
dc.typemasterThesispt_BR

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