Algumas extensões da distribuição Birnbaum-Saunders: uma abordagem Bayesiana

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

09/01/2012

RESUMO

A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) está baseada em um argumento físico de dano cumulativo que produz a fadiga de materiais. Esta fadiga foi identificada como uma importante causa de falhas em estruturas de engenharia. Nos últimos tempos, este modelo tem sido aplicado em outras áreas, tais como: ciências da saúde, ambientais, florestais, demográficas, financeiras, entre outras. Devido a sua importância, várias distribuições têm sido propostas para descrever o comportamento da resistência à fadiga. Entretanto não há um argumento sobre qual modelo é mais efetivo para a análise dos dados de fadiga. Um dos principais problemas para escolher uma distribuição estatística, é que frequentemente vários modelos ajustam os dados bem na parte central, porém, no entanto, os extremos da distribuição colocam em dúvida a decisão para selecionar alguns dos modelos propostos. A falta de dados nos extremos da distribuição justifica considerar outros argumentos como o uso de um modelo estatístico específico, e assim rejeitar outros modelos. Neste trabalho estudamos algumas extensões da distribuição Birnbaum-Saunders com mistura de escala normal, no qual procedimento para obtenção de inferências sera considerado sob uma perspectiva Bayesiana baseada em Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Para detectar possíveis observações influentes nos modelos considerados, foi usado o método Bayesiano de análise de influência caso a caso, baseado na divergência de Kullback-Leibler. além disso, é proposto o modelo geométrico Birnbaum-Saunders, para dados de sobrevivência.

ASSUNTO(S)

estatística inferência bayesiana tempo de fadiga kullback-leibler modelo de mistura estatistica bayesian inference fatigue time kullback-leibler mixture model

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados