Control charts for monitoring of autoregressive processes of integer values with inflation or deflation of zeros
| Autor: | Fernandes, Fidel Henrique |
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| Přispěvatelé: | Lee, Linda, Fernandez, Luz Milena Zea, Pereira, Marcelo Bourguignon |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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