Log-new Weibull extension regression models with censored data.

dc.contributorInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USPpt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Giovana
dc.contributor.authorOrtega, Edwin M. M.
dc.contributor.authorCancho, Vicente Garibay
dc.date.accessioned2018-08-21T12:55:28Z
dc.date.available2018-08-21T12:55:28Z
dc.date.issued2006-05
dc.description.abstractIn this paper we introduced a regression model considering the new Weibull extension distribution. This distribution can be used to model bathtub-shaped failure rate function assuming censored data, we considered a classic analysis and a Bayesian analysis assuming informative priors for the parameters of the model. A Bayesian approach is considered using Markov Chain Monte Carlo Methods, where Gibbs algorithms along with Metropolis steps are used to obtain the posterior summaries of interest. We illustrated methodology with two numeric examples.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC; 274pt_BR
dc.format19 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6825
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.titleLog-new Weibull extension regression models with censored data.pt_BR
dc.title.alternativeModelos de regressão de extensão log-new Weibull com dados censurados.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedNeste artigo introduzimos um modelo de regressão considerando a nova distribuição de extensão de Weibull. Essa distribuição pode ser usada para modelar a função de taxa de falha em forma de banheira. Assumindo dados censurados, consideramos uma análise clássica e uma análise bayesiana assumindo prioridades para os parâmetros do modelo. Uma abordagem Bayesiana é considerada usando a Cadeia de Markov Monte Carlo Methods, onde os algoritmos de Gibbs, juntamente com os passos de Metropolis, são usados ​​para obter os resumos posteriores de interesse. Ilustramos metodologia com dois exemplos numéricos.pt_BR
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