Ciclo de Seminários do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística da UFRN – 2015

Título: Modified Control Charts for Processes with Complex Autocorrelation Structures

Palestrante: André Luís Santos de Pinho – Departamento de Estatística – UFRN

Data: 03 de Setembro de 2015 (Quinta-feira)

Horário: 15:00 horas

Local: Sala de seminários da Estatística – UFRN

* Depois da apresentação é oferecido um coffee-break para socialização e discussões científicas.

Abstract: This work proposes a modified control chart incorporating concepts of time series analysis. Specifically, we considerer Gaussian mixed transition distribution (GMTD) models. The GMTD models are a more general class than the autorregressive (AR) family, in the sense that the autocorrelated processes may present flat stretches, bursts or outliers. In this scenario traditional Shewhart charts are no longer appropriate tools to monitoring such processes. Therefore, Vasilopoulos and Stamboulis (1978) proposed a modified version of those charts, considering proper control limits based on autocorrelated processes. In order to evaluate the efficiency of the proposed technique a comparison with a traditional Shewhart chart (which ignores the autocorrelation structure of the process), a AR(1) Shewhart control chart and a GMTD Shewhart control chart was made. The criteria used to measure the efficiency were the ARL0 and ARL1. The comparison was made based on a series generated according to a GMTD model. The preliminary results point to the direction that the modified Shewhart GMTD charts have a better performance than the AR(1) Shewhart.

Mais informações no site do PPgMAE: https://sigaa.ufrn.br/sigaa/public/programa/noticias_desc.jsf?lc=pt_BR&id=2595&noticia=114271676

Ciclo de Seminários do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística da UFRN – 2015

Título: Estimadores do tipo razão e regressão para estimar proporções em uma abordagem de cadastro duplo

Palestrante: Hemílio Fernandes Campos Coêlho – Departamento de Estatística – UFPB

Data: 20 de Agosto de 2015 (Quinta-feira)

Horário: 15:00 horas

Local: Auditório do CCET – UFRN

* Depois da apresentação é oferecido um coffee-break para socialização e discussões científicas.

Resumo: A abordagem de cadastro duplo considera a implementação de planos amostrais independentes em dois cadastros para seleção de elementos de uma mesma população-alvo. Quando temos o caso em que existe informação auxiliar disponível em ao menos um dos cadastros, é razoável considerar métodos de estimação em que são utilizados estimadores do tipo razão ou regressão. Neste trabalho, fruto de um projeto PIBIC, serão apresentados estimadores para a proporção populacional que consideram este tipo de abordagem, além de formas gerais destes estimadores utilizando os chamados estimadores de multiplicidade. Aplicações relacionadas ao cálculo de indicadores de saúde e resultados preliminares de uma avaliação numérica baseada no método de simulação de Monte Carlo também serão apresentados.

Mais informações no site do PPgMAE: https://sigaa.ufrn.br/sigaa/public/programa/secao_extra.jsf?lc=pt_BR&id=2595&extra=1099675090

Ciclo de Seminários do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística da UFRN – 2015

Título: Contribuições em Análise de Sobrevivência: Inferência em modelos com fração de cura e resíduos para dados correlacionados

Palestrante: Dione Maria Valença – Departamento de Estatística – UFRN

Data: 06 de Agosto de 2015 (Quinta-feira)

Horário: 15:00 horas

Local: Na sala de seminários do DEST – UFRN

* Depois da apresentação é oferecido um coffee-break para socialização e discussões científicas.

Resumo: Serão apresentadas de forma resumida algumas pesquisas em andamento sobre Análise de Sobrevivência envolvendo estimação e teste em modelos paramétrico com fração de cura e modelagem de dados correlacionados. Descrevemos com mais detalhes:

i) uma proposta de gráfico de controle CUSUM ajustado ao risco para monitoramento de dados com fração de cura e

ii) Resíduos adaptados de modelos lineares mistos para modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório.