{"id":2316,"date":"2025-07-31T20:58:09","date_gmt":"2025-07-31T23:58:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgest\/?p=2316"},"modified":"2025-07-31T20:58:09","modified_gmt":"2025-07-31T23:58:09","slug":"ciclo-de-seminarios-2025-prof-dr-danilo-marcondes-filho","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgest\/ciclo-de-seminarios-2025-prof-dr-danilo-marcondes-filho\/","title":{"rendered":"Ciclo de Semin\u00e1rios 2025 – Prof. Dr. Danilo Marcondes Filho"},"content":{"rendered":"

Temos o prazer de convidar a todos para mais um semin\u00e1rio do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Estat\u00edstica da UFRGS (PPGEst-UFRGS).<\/p>\n

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T\u00edtulo:<\/strong> Cartas de Controle para Dados Autocorrelacionados: Abordagens via colagem de S\u00e9ries Temporais e Bootstrapping Param\u00e9trico.<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Boa parte das estrat\u00e9gias para controle estat\u00edstico de processos industriais com dados que apresentam depend\u00eancia temporal baseia-se no monitoramento de res\u00edduos gerados por modelos ajustados. Embora essa abordagem seja eficaz na
\ndetec\u00e7\u00e3o de dist\u00farbios que afetam a tend\u00eancia ou a m\u00e9dia do processo (como drifts), ela se mostra pouco sens\u00edvel a altera\u00e7\u00f5es na pr\u00f3pria estrutura de depend\u00eancia dos dados. Este trabalho prop\u00f5e abordagens para o monitoramento de observa\u00e7\u00f5es futuras, a L passos a frente, baseada na compara\u00e7\u00e3o com simula\u00e7\u00f5es do processo sob a hip\u00f3tese de que ele permanece sob controle a L passos a frente. Seguindo a ideia da colagem de s\u00e9ries temporais e do bootstrapping param\u00e9trico, s\u00e3o obtidas distribui\u00e7\u00f5es a L passos a frente para dois indicadores: (i) as estimativas dos coeficientes do modelo ajustado e (ii) a estat\u00edstica Q de Box-Ljung (avalia correla\u00e7\u00e3o serial nos res\u00edduos). Novas observa\u00e7\u00f5es s\u00e3o ent\u00e3o monitoradas comparando-se suas estat\u00edsticas \u00e0s distribui\u00e7\u00f5es emp\u00edricas geradas. Simula\u00e7\u00f5es preliminares, baseadas em dados com estrutura de depend\u00eancia gerada por modelos da classe ARMA, indicam resultados promissores quanto a sensibilidade da abordagem na detec\u00e7\u00e3o de altera\u00e7\u00f5es na correla\u00e7\u00e3o serial. Esses resultados ser\u00e3o apresentados e discutidos.<\/p>\n

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Palestrante:<\/strong>\u00a0Prof.<\/span> Dr. Danilo Marcondes Filho (PPGEst – UFRGS).
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Data:<\/strong> 05\/08\/2025<\/div>\n
Hor\u00e1rio<\/strong>:13h30<\/div>\n
Local:\u00a0<\/strong>Sala\u00a0A101, pr\u00e9dio 43111 <\/span>, IME \u2013 UFRGS<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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