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

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Autor(es): dc.contributorTaconeli, Cesar Augusto, 1980--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Data-
Autor(es): dc.creatorChixaro Neto, Paulo Candeia de Freitas-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:29:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:29:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-02-07-
Data de envio: dc.date.issued2024-02-07-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/71471-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/71471-
Descrição: dc.descriptionOrientador : Prof. Cesar Augusto Taconeli-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Data.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: p. 09-
Descrição: dc.descriptionResumo : 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.-
Descrição: dc.descriptionAbstract : 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.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectTelemática-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas inteligentes de veículos rodoviários-
Título: dc.titleAnálise de dados de telemetria de veículos focada na redução de manutenções corretivas usando GAMLSS-
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