Modelagem dos tempos de falhas ao longo do calendário

Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto.

Decomposição aleatória de matrizes aplicada ao reconhecimento de faces

Métodos estocásticos oferecem uma poderosa ferramenta para a execução da compressão de dados e decomposições de matrizes. O método estocástico para decomposição de matrizes estudado utiliza amostragem aleatória para identificar um subespaço que captura a imagem de uma matriz de forma aproximada, preservando uma parte de sua informação essencial. Estas aproximações compactam a informação possibilitando a resolução de problemas práticos de maneira eficiente. Nesta dissertação é calculada uma decomposição em valores singulares (SVD) utilizando técnicas estocásticas. Esta SVD aleatória é empregada na tarefa de reconhecimento de faces. O reconhecimento de faces funciona de forma a projetar imagens de faces sobre um espaço de características que melhor descreve a variação de imagens de faces conhecidas. Estas características significantes são conhecidas como autofaces, pois são os autovetores de uma matriz associada a um conjunto de faces. Essa projeção caracteriza aproximadamente a face de um indivíduo por uma soma ponderada das autofaces características. Assim, a tarefa de reconhecimento de uma nova face consiste em comparar os pesos de sua projeção com os pesos da projeção de indivíduos conhecidos. A análise de componentes principais (PCA) é um método muito utilizado para determinar as autofaces características, este fornece as autofaces que representam maior variabilidade de informação de um conjunto de faces. Nesta dissertação verificamos a qualidade das autofaces obtidas pela SVD aleatória (que são os vetores singulares à esquerda de uma matriz contendo as imagens) por comparação de similaridade com as autofaces obtidas pela PCA. Para tanto, foram utilizados dois bancos de imagens, com tamanhos diferentes, e aplicadas diversas amostragens aleatórias sobre a matriz contendo as imagens.

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

Access Miner : uma proposta para a extração de regras de associação aplicada à mineração do uso da web

Este trabalho é dedicado ao estudo e à aplicação da mineração de regras de associação a fim de descobrir padrões de navegação no ambiente Web. As regras de associação são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjunto está presente. Dentre as possibilidades de aplicação da mineração de dados na Web, a mineração do seu uso consiste na extração de regras e padrões que descrevam o perfil dos visitantes aos sites e o seu comportamento navegacional. Neste contexto, alguns trabalhos já foram propostos, contudo diversos pontos foram deixados em aberto por seus autores. O objetivo principal deste trabalho é a apresentação de um modelo para a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web. Este modelo, denominado Access Miner, caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dados até a apresentação das regras obtidas ao analista. Características específicas do domínio foram consideradas, como a estrutura do site, para o pósprocessamento das regras mineradas a fim de selecionar as potencialmente mais interessantes e reduzir a quantidade de regras a serem apreciadas. O projeto possibilitou a implementação de uma ferramenta para a automação das diversas etapas do processo, sendo consideradas, na sua construção, as características de interatividade e iteratividade, necessárias para a descoberta e consolidação do conhecimento. Finalmente, alguns resultados foram obtidos a partir da aplicação desta ferramenta em dois casos, de forma que o modelo proposto pôde ser validado.

Probabilidade de dispêndio de tempo de consumidores de mídia na internet

Após o surgimento e a expansão exponencial, a internet evoluiu para uma tecnologia que extrapolou os contornos acadêmicos em que foi criada, desenvolvendo diversas e simultâneas vocações, entre elas, fonte de educação e lazer, armazenamento de informações, rede de computadores, meio de comunicação individual e veículo de mídia de massa. É esta vocação, de veículo de mídia, que provocou o interesse pela pesquisa objeto desta dissertação. A entrada da internet no ambiente de mídia tem renovado o interesse na questão do consumo de mídia. Particularmente, a crescente popularidade como novo meio de comunicação resultou em mudanças nos usos dos meios tradicionais, como teorizado na Teoria do Nicho aplicada à indústria de mídia. O declínio da audiência das grandes redes de TV aberta mostra como o setor vem reagindo à concorrência de novos canais, à emergência de novas plataformas de acesso à programação televisiva e à mudança nos hábitos de consumo de mídia. Esta investigação faz uma revisão da literatura e compara o panorama internacional e especialmente a situação do Brasil, onde as principais emissoras de sinal aberto tentam resistir ao processo de fragmentação do público que se registra mundialmente. Para melhor compreender o que significam tais mudanças, é primordial entender quais as variáveis relevantes no universo dos veículos de mídia. A principal delas é a audiência, que representa o número de pessoas que acessam, veem, leem, ouvem ou consomem determinado meio de comunicação em determinado espaço de tempo. O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo preditivo sobre o tempo despendido pelas pessoas na internet, a partir de informações sociodemográficas e do comportamento dessas pessoas enquanto audiência dos meios de comunicação tradicionais, particularmente a televisão. Como os dados secundários analisados apresentam respostas em categorias ordinais, foi escolhido a regressão logística ordinal como o modelo de probabilidades para realizar esse estudo.

Três ensaios em economia aplicada

A tese é constituída por três artigos: “Regulação Ótima de Pescarias com Imperfeito Enforcement dos Direitos de Propriedade”, “Estimação de um Modelo Generalizado de Pesca” e “Fatores Condicionantes da Reincidência Criminal no Chile”. No Capitulo 1, num contexto de enforcement imperfeito e custoso dos direitos de propriedade, é desenvolvido um modelo bioeconômico para determinar a captura ótima na exploração de recursos hidrobiológicos. Os resultados mostram que: (i) o stock do recurso em estado estacionário é menor quando o enforcement é imperfeito e custoso que quando é perfeito e sem custo, (ii) se o stock do recurso em estado estacionário com enforcement perfeito e sem custo é menor ao de máximo rendimento sustentável, então a quota de captura ótima com enforcement imperfeito e custoso é menor à respetiva quota quando o enforcement é perfeito e sem custo, e (iii) o stock do recurso em estado estacionário com enforcement imperfeito e custoso é maior ao stock do recurso quando a pescaria é de livre acesso. Contudo a gestão ótima dos recursos pesqueiros requer o conhecimento dos seus parâmetros bioeconômicos, porém implementar estudos para obter informação do stock do recurso é muito custoso e está sujeito a erros de mensuração. Assim, no Capitulo 2 são estimados os parâmetros bioeconômicos para a captura de anchoveta peruana. A metodologia baseia-se em Zhang e Smith (2011). Os parâmetros bioeconômicos são obtidos a traves de uma estimação econométrica em dois estágios utilizando dados microeconômicos associadas às embarcações que contam com permissão para capturar anchoveta. O método do bootstrap é utilizado para corrigir os erros padrão das estimativas obtidas pela metodologia em dois estágios. Os parâmetros estimados são utilizados para o stock ótimo e a captura ótima de anchoveta em estado estacionário. Assim mesmo, comparar-se o stock ótimo com o stock observado conclui-se que a pescaria da anchoveta peruana tem estado continuamente sujeita â sobre-exploração. Por último o Capitulo 3 é um esforço por estudar os fatores de reincidência criminal no Chile, uma área de pesquisa que tem sido escassamente explorada em América Latina, embora da sua importância na agenda pública e dada a crença da sociedade chilena que a criminalidade é explicada fundamentalmente por criminais reincidentes. A aproximação escolhida no presente estudo analisa a reincidência a partir da imputação. Para estudar os determinantes a reincidência, utiliza-se um modelo econométrico binário, o modelo Probit, que permite analisar como a idade, sexo, e o tipo de delitos cometidos, afetam a probabilidade de reincidência. Observa-se que na maior dos casos os estimadores apresentam o sinal esperado.

Estatística aplicada a sistemas de informações

O item não apresenta o texto completo, para aquisição do livro na íntegra você poderá acessar a Editora da UFSCar por meio do link: www.editora.ufscar.br

A teoria da ruína aplicada em um modelo de empresa financeira com risco de crédito

In this work we study a new risk model for a firm which is sensitive to its credit quality, proposed by Yang(2003): Are obtained recursive equations for finite time ruin probability and distribution of ruin time and Volterra type integral equation systems for ultimate ruin probability, severity of ruin and distribution of surplus before and after ruin

Estudo Comparativo de gráaficos de probabilidade normal para Anáalise de experimentos fatoriais não replicados

Two-level factorial designs are widely used in industrial experimentation. However, many factors in such a design require a large number of runs to perform the experiment, and too many replications of the treatments may not be feasible, considering limitations of resources and of time, making it expensive. In these cases, unreplicated designs are used. But, with only one replicate, there is no internal estimate of experimental error to make judgments about the significance of the observed efects. One of the possible solutions for this problem is to use normal plots or half-normal plots of the efects. Many experimenters use the normal plot, while others prefer the half-normal plot and, often, for both cases, without justification. The controversy about the use of these two graphical techniques motivates this work, once there is no register of formal procedure or statistical test that indicates \which one is best". The choice between the two plots seems to be a subjective issue. The central objective of this master's thesis is, then, to perform an experimental comparative study of the normal plot and half-normal plot in the context of the analysis of the 2k unreplicated factorial experiments. This study involves the construction of simulated scenarios, in which the graphics performance to detect significant efects and to identify outliers is evaluated in order to verify the following questions: Can be a plot better than other? In which situations? What kind of information does a plot increase to the analysis of the experiment that might complement those provided by the other plot? What are the restrictions on the use of graphics? Herewith, this work intends to confront these two techniques; to examine them simultaneously in order to identify similarities, diferences or relationships that contribute to the construction of a theoretical reference to justify or to aid in the experimenter's decision about which of the two graphical techniques to use and the reason for this use. The simulation results show that the half-normal plot is better to assist in the judgement of the efects, while the normal plot is recommended to detect outliers in the data

Modelo de risco controlado por resseguro e desigualdades para a probabilidade de ruína

In the work reported here we present theoretical and numerical results about a Risk Model with Interest Rate and Proportional Reinsurance based on the article Inequalities for the ruin probability in a controlled discrete-time risk process by Ros ario Romera and Maikol Diasparra (see [5]). Recursive and integral equations as well as upper bounds for the Ruin Probability are given considering three di erent approaches, namely, classical Lundberg inequality, Inductive approach and Martingale approach. Density estimation techniques (non-parametrics) are used to derive upper bounds for the Ruin Probability and the algorithms used in the simulation are presented

Probabilidade no ensino médio

This thesis aims to show teachers and students in teaching and learning in a study of Probability High School, a subject that sharpens the perception and understanding of the phenomea of the random nature that surrounds us. The same aims do with people who are involved in this process understand basic ideas of probability and, when necessary, apply them in the real world. We seek to draw a matched between intuition and rigor and hope therebyto contribute to the work of the teacher in the classroom and the learning process of students, consolidating, deepening and expaning what they have learned in previous contents

Modelagem dinâmica espacial aplicada na avaliação das mudanças da cobertura da terra no entorno de dutos utilizando autômatos celulares: estudo de caso duto ORBEL

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.

Efeito de pontas de pulverização e da palha de milheto na deposição da calda aplicada em pós- emergência inicial das plantas daninhas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Probabilidade de falha de coroas com infraestrutura em zircônia com diferentes geometrias

Pós-graduação em Odontologia Restauradora - ICT