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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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