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    Análise de dados de telemetria de veículos focada na redução de manutenções corretivas usando GAMLSS

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    R - E - PAULO CANDEIA DE FREITAS CHIXARO NETO.pdf (295.8Kb)
    Data
    2020
    Autor
    Chixaro Neto, Paulo Candeia de Freitas
    Metadata
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    Resumo
    Resumo : Baseado em um sistema de telemetria veícular, que reflete o comportamento de um motorista, e também informações como hodômetro e idade do veículo, foi proposta uma regressão do tipo Modelo Aditivo Generalizado para Posição, Escala e Forma (GAMLSS) para analisar a frequência de manutenções corretivas. Utilizando-se a ferramenta R com o auxílio da biblioteca GAMLSS [1] foram ajustados diversos modelos baseados em distribuições para dados discretos e comparados através do Critério de Informação Akaike (AIC). O modelo com menor AIC usou a distribuição Binomial Negativa Inflacionada de Zeros (ZINBI) e alguns suavizadores do tipo cubic splines. O resultado final mostrou uma relação direta entre a frequência de manutenções corretivas e o valor do hodômetro e idade, o que era esperado. Essa mesma relação foi observada com a quantidade de registros de veículo ligado sem movimento. Palavras-chave: telemetria, telemática, GAMLSS, regressão, manutenção corretiva.
     
    Abstract : Based on telematics system, representing driver behaviour, also odometer and vehicle age, a Generalized Additive Model for Location, Scale and Shape was proposed having the number of repair services as response. Using software R and GAMLSS package some models with distinct distributions for distinct data where fitted and ranked by their Akaike Information Criterion values. The best model with the smallest value had a Zero Inflated Negative Binomial (ZINBI) distribution as family parameter e cubic splines smoothers. The final model summary showed as expected a direct relation between the response, repair services frequency, and odometer and age. This same relationship is also observed for quantity of idling events. Keywrods: telemetry, telematics, GAMLSS, regression, repair service.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/71471
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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