• Decomposição da variância para o modelo de regressão destrutivo Waring de longa duração 

      Jordan Vasquez, Jonathan Kevin (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 17/04/2020)
      The goal of this work is to formulate a two-stage regression long-term model, whose destructive mechanism of the competitive risk factors is flexible for measuring the impact on the survival function or cure rate of ...
    • Classe de modelos de fragilidade com efeito do acúmulo de reparos em múltiplos sistemas reparáveis 

      D'Andrea, Amanda Morales Eudes (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/12/2019)
      In repairable systems, a fundamental aspect to be considered is predict the reliability of the systems being studied. However, the standard methods used to analyze reparable system data ignore the cumulative effect of ...
    • A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data 

      Silva, Wesley Bertoli da (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 03/04/2020)
      In this work, a new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data has been introduced. The proposed class is composed of hurdle versions of the Poisson-Lindley, Poisson-Shanker, and Poisson-Sujatha ...
    • Statistical inference for non-homogeneous Poisson process with competing risks: a repairable systems approach under power-law process 

      Almeida, Marco Pollo (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 30/08/2019)
      In this thesis, the main objective is to study certain aspects of modeling failure time data of repairable systems under a competing risks framework. We consider two different models and propose more efficient Bayesian ...
    • Modelo de dispersão Hiper-Poisson para variáveis discretas observáveis e não observáveis 

      Santos, Daiane de Souza (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 06/12/2019)
      Poisson distribution is widely used to model count data, however it has the disadvantage the assumption that the data must have equal mean and variance, which is not always true, since in many situations the phenomenon ...
    • Modelo poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais 

      Raquel, Gabriela Cintra (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 09/12/2019)
      In this work we present the Zero-Modified Poisson model with Normal random effect, and the Zero-Modified Poisson model with Generalized Log-Gamma random effect, which are extensions of the Zero-Modified Poisson model. Since ...
    • Método Zero-Variance para Monte Carlo Hamiltoniano aplicado a modelos GARCH univariados e multivariados 

      Paixão, Rafael Soares (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/05/2021)
      This PhD work develops, compares and applies Monte Carlo Markov Chains (MCMC) methods for parameter estimation in univariate and multivariate GJR-GARCH models. Specifically, the following problems are addressed: (i) ...
    • Análise bayesiana de dados funcionais com o uso de processo Gaussiano e metanálise: uma aplicação para a marcha humana 

      Milani, Amanda Buosi Gazon (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/05/2019)
      The term "functional data" arised to accommodate situations in which each observation can be naturally interpreted as a function. These situations have become increasingly common with the availability of measuring instruments ...
    • Considerações e possíveis soluções para o problema da estimação do mínimo populacional com aplicações em dados de terremotos 

      Saldanha, Matheus Henrique Junqueira (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 29/04/2024)
      A myriad of physical, biological and other phenomena are better modeled with semi-infinite distribution families, in which case not knowing the populational minimum becomes a hassle when performing parametric inference. ...
    • Inferência Bayesiana em modelos de volatilidade estocástica na média utilizando o método de Monte Carlo Hamiltoniano em variedade Riemanniana 

      Holtz, Bruno Estanislau (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 21/02/2024)
      This paper considers the stochastic volatility in mean model, where the conditional distribution of the data belongs to the mixed-scale normal family for modeling financial time series. This model class is more robust in ...
    • Novas modelagens de risco aditivo com fragilidade para análise de dados de sobrevivência 

      Silva, Felipe Rodrigues da (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 01/03/2024)
      Survival analysis emerges as a valuable statistical area for examining the time until the occurrence of events of interest. Several models were designed and applied in different areas such as: Medicine, Engineering, ...
    • Modelos Skellam generalizados 

      Gandolfi, Marina (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/06/2024)
      In applied statistics, counting data are often observed in different areas of study. Due to the great diversity of problems that result in these types of data, it is necessary to propose new models. In this work, we propose ...