Resumo: O presente estudo teve como objetivo analisar os fatores associados às falhas dos equipamentos da colheitadeira de cana-de-açúcar, cujas máquinas têm grande importância no processo de colheita e nos custos envolvidos. Parte dos dados foi originalmente fornecida por uma empresa localizada no interior de São Paulo, de duas máquinas, coletadas de janeiro de 2015 a agosto de 2017, correspondendo a 2,5 culturas. O conjunto geral de dados foi obtido de três fontes diferentes: um sistema de rastreamento de parada, que fornece o rastreamento de um histórico de manutenção preventiva e corretiva do equipamento analisado; dados de telemetria do equipamento, capturados através de sistemas de computador embarcados, instalados no tipo de máquina em estudo, que fornecem informações sobre sua operação; e dados meteorológicos do Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil. Análises multivariadas foram usadas, como componentes principais e modelos de regressão múltipla, criando, assim, um modelo de previsão considerando a próxima interrupção do equipamento e apontando as causas de falhas no processo. Assim, os resultados apontam para algumas melhorias relacionadas ao esquema de confiabilidade individualizado, a fim de reduzir o número de paradas corretivas dadas ao equipamento.

Abstract: The present study aimed to analyze factors associated with the equipment failures of the sugarcane harvester, whose machineries has high importance in the harvest process and cost involved. Part of the data was originally provided by a company located in the countryside of Sao Paulo State, from two machines, collected from January 2015 to August 2017, corresponding to 2.5 crops. The overall dataset was obtained from three different sources: a stop-tracking system, which provides the track of a preventive and corrective maintenance historical of the analyzed equipment; telemetry data of the equipment, captured through embedded computer systems, installed in the machine’ type under study, which provide information on its operation; and meteorological data from the Brazilian National Institute of Meteorology. Multivariate analyzes were used such as principal components and multiple regression models, therefore creating a model for prediction considering the next equipment’ break, then pointing to causes of process failures. Thus, the results point to some improvements concerned with individualized reliability scheme in order to reduce the number of corrective stops given the equipment.

Resumo O presente artigo tem como objetivo fornecer subsídios para que pesquisadores em terapia ocupacional possam realizar procedimentos de estatística básica de maneira mais flexível e independente, a partir do sistema R, um software livre e gratuito, cuja popularidade vem aumentando consideravelmente no âmbito acadêmico. Apresentar-se-á, assim, o passo a passo de como instalar e utilizar o programa na realização de leitura e sumarização de dados, bem como no cálculo de estatísticas básicas, nas representações gráficas de dados quantitativos e qualitativos, no cálculo do tamanho amostral e na efetuação de testes de hipóteses e de teste de correlação linear. O banco de dados utilizado nas demonstrações apresentadas é oriundo de uma pesquisa em terapia ocupacional e as análises aqui realizadas resultam de uma demanda compreendida no decorrer de uma disciplina obrigatória do Programa de Pós-Graduação em Terapia Ocupacional da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), por meio da qual foipossívellevantarosprincipaisprocedimentosestatísticosutilizadospelospesquisadoresemsuaspesquisas.

Abstract In this paper, it is presented a simple guide for researchers in occupational therapy to perform basic statistical analysis in a flexible and independent way, using the R software, that is a free open source software which its popularity has been increased considerably in many fields. We have presented a step-by-step guide about how to install such software, it is also discussed the necessary steps to include the data set and perform basic statistical analysis, such as the calculation of sample size, basic statistics, graphical presentation, hypothesis tests, and the linear correlation test. The dataset considered in this study comes from a research in occupational therapy and the topics considered are result of the common statistical procedures that were face in the course of the Post Graduation Program in Occupational Therapy at the Federal University of São Carlos (UFSCar), in which were possible to find the principal statistical procedures used by the researchers in applications.

Neste trabalho propõem-se o uso da distribuição Exponencial Geométrica Estendida (EGE) como um modelo alternativo às distribuições comumente utilizadas tais como Gama, Weibull, Lognormal, entre outras, para a modelagem de dados de precipitação pluvial. Pouco explorada na literatura, a distribuição EGE tem se mostrado eficiente em diversos campos de pesquisa como biologia, demografia, confiabilidade de produtos eletrônicos e pode ser aplicada para analisar fenômenos meteorológicos. Proposta por Adamidis e colaboradores em 2005, uma de suas particularidades é que sua função de risco pode ser crescente ou decrescente. Outra característica importante é a facilidade em se obter diferentes níveis de probabilidade, sem a necessidade de recorrer a métodos numéricos. Testou-se o ajustamento da distribuição EGE para a estimação da precipitação pluvial total mensal de Presidente Prudente-SP. Os resultados mostraram que houve um bom ajuste do modelo para os dados ao serem comparados com outros modelos como Gama, Weibull e Lognormal, de acordo com o critério de informação de Akaike, o teste Kolmogorov-Smirnov e o teste Qui-quadrado ao nivel de 5% de significância. A partir do ajustamento da distribuição EGE aos dados, os estimadores dos parâmetros da distribuição foram obtidos através do método de máxima verossimilhança permitindo assim a estimação da precipitação pluvial total mensal para diferentes níveis de probabilidade.

In this paper we propose to use the Extended Geometric Exponential distribution (EGE) as an alternative model to the commonly used distributions such as Gamma, Weibull, Lognormal among others, for modeling rainfall data. The distribution EGE has been little explored in the literature although it can be applied in many research fields such as biology, demography, and reliability of electronic products and can also be applied to analyze meteorological phenomenon. The EGE distribution has been proposed by Adamidis and collaborators in 2005 and one of its peculiarities is that the hazard function can be increasing or decreasing. Another important characteristic is the easiness to obtain different probability levels which do not demand numerical approaches. Several distributions such as Gamma, Weibull and Lognormal were used to fit the rainfall data measured at Presidente Prudente city. The results showed EGE being the best fit for the data according to the Akaike information criterion, the Kolmogorov-Smirnov test and the Chi-square test. The estimators of the EGE distribution parameters were obtained by the maximum likelihood approach and thus allowing the estimation of monthly rainfall for different probability levels.