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Programas e Resumos 3 WASA 2013

O 3º WASA-2013 é um evento científico nacional na área de Estatística que será realizado no IMECC-UNICAMP durante o período de 27-29/11/2013. A organização deste evento está a cargo do Departamento de Estatística do IMECC-UNICAMP com o apoio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) , e será uma das principais atividades do programa de comemorações do Ano Internacional da Estatística (www.statistics2013.org). Este evento será realizado em conjunto com a 44a. Reunião Regional da ABE.

O 3º WASA-2013 é um evento científico nacional na área de Estatística que será realizado no IMECC-UNICAMP durante o período de 27-29/11/2013. A organização deste evento está a cargo do Departamento de Estatística do IMECC-UNICAMP com o apoio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) , e será uma das principais atividades do programa de comemorações do Ano Internacional da Estatística (www.statistics2013.org). Este evento será realizado em conjunto com a 44a. Reunião Regional da ABE.

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31<br />

3º Workshop em Análise de<br />

Sobrevivência e Aplicações<br />

27 a 29 de Novembro de <strong>2013</strong> - IMECC - UNICAMP<br />

Comunicação Oral 3.2 (CO 3.2)<br />

A class of regression models for parallel and series<br />

systems with a random number of components<br />

Alice L. Morais and Silvia L. P. Ferrari<br />

Resumo: In this paper we extend the Weibull power series (WPS) class of<br />

distributions and named this new class as extended Weibull power series (EWPS)<br />

class of distributions.The EWPS distributions are related to series and parallel<br />

systems with a random number of components, whereas the WPS distributions<br />

(Morais and Barreto-Souza, 2011) are related to series systems only. Unlike the<br />

WPS distributions, for which the Weibull is a limiting special case, the Weibull law<br />

is a particular case of the EWPS distributions.<br />

We prove that the distributions in this class are identiable under a simple<br />

assumption. We also prove stochastic and hazard rate order results and highlight that<br />

the shapes of the EWPS distributions are markedly more exible than the shapes of<br />

the WPS distributions.<br />

We define a regression model for the EWPS response random variable to model a<br />

scale parameter and its quantiles. We present the maximum likelihood estimator and<br />

prove its consistency and normal asymptotic distribution.Although the construction<br />

of this class was motivated by series and parallel systems, the EWPS distributions<br />

are suitable for modeling a wide range of positive data sets.<br />

To illustrate potential uses of this model, weapply it to a real data set on the tensile<br />

strength of coconut bers and present a simple device for diagnostic purposes.<br />

Horário<br />

: alice.lm@hotmail.com<br />

24 h<br />

14:35 as 15:10<br />

: wasa@<br />

ime.unicamp.br<br />

: www.ime.unicamp.br/~wasa

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