Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Agostinho Benigno Monteiro Gutierrez.pdf: 1771214 bytes, checksum: b247e1232736a440c8348a9a5765749a (MD5) Previous issue date: 2007-09-19 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Evolutionary strategies normally use the Gaussian distributions in order to control the mutations over real values. Since there are other kinds of distributions in nature and in mathematics, such as those of Cauchy, Lévy and S-Lévy, in addition to several stable distributions, it seems a natural step to extend the standard approach, by using an algorithm that would be based upon other existing distributions, or that would even allow the choice of a stable distribution in a self-adaptive way. Such an idea is briefly sketched herein, in the context of populations of individuals that evolve towards the minimum of a test function (namely, the n-dimensional Rastrigin, Rosenberg, Griewangk and Schwefel functions) by means of evolutionary strategies, whose mutations are guided by eight types of specific types of distributions and by a self-adaptive scheme over a subset of the possible stable distributions. During the evolution of the experiment a remarkable influence on the right choice of the distribution family can be noted related to the search for the global minimum of a test function. This is due to the diversity used in the form of distribution: asymmetric and long tale (Lévy) and symmetric with various type of tale on the others. The choice of the type of distribution occurs determining four parameters properly: stability rate, asymmetric, scale and position. The choice of the type of distribution occurs determining if the four parameters above mentiones are part of the chromosome that also contains the possible coordinates of the global minimum that will be mutated according to the chosen distribution. Having applied this different mutation in the evolutionary process will lead to the global minimum of the chosen test function. The results indicate that the combined use of stable distribution controlling the mutations of the coordinates can result in a performance improvement regarding the convergence and consequent determination of the solution, when applied to spatially constrained benchmark functions. / Usualmente, as estratégias evolutivas utilizam as distribuições Gaussianas para governar as mutações sobre valores reais. Já que na natureza e na matemática existem outros tipos de distribuições, tais como de Cauchy, de Lévy e de S-Lévy, além de uma infinidade de distribuições estáveis, é razoável se pensar em expandir a abordagem tradicional, utilizando-se um algoritmo baseado em outras distribuições existentes, ou mesmo que possibilite a escolha de uma distribuição estável, de forma auto-adaptativa. Esta idéia é aqui ilustrada, no contexto de populações de indivíduos que evoluem em busca do mínimo de uma função de teste (no caso, a função de Rastrigin, vale de Rosenberg, Griewangk e Schwefel em n-dimensões) através de estratégias evolutivas cujas mutações são guiadas por oito tipos específicos de distribuições e de um esquema auto-adaptativo em um subconjunto das distribuições estáveis. Durante a evolução dos experimentos observa-se uma forte influência da escolha adequada da família de distribuição na correlação da busca do mínimo global na função de teste. Este fato se deve a diversidade utilizada na forma da distribuição: assimétrica e cauda longa (Lévy) e simétrica com vários tipos de cauda nas demais. A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se adequadamente quatro parâmetros: Índice de estabilidade (α), assimétrico (β), escala (ϒ) e posição (δ). A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se os quatro parâmetros acima que fazem parte do cromossomo que também contém as possíveis coordenadas do ponto de mínimo global que seram mutadas com base distribuição escolhida. Com aplicação desta mutação diferenciada no processo evolutivo chegasse ao mínimo global da função de teste escolhida. Os resultados indicaram que a utilização conjunta de distribuições estáveis governando as mutações das coordenadas podem acarretar uma melhora de desempenho com respeito à convergência e conseqüente determinação da solução, quando aplicadas sobre funções de teste delimitadas espacialmente.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leopoldo Bulgarelli de Carvalho.pdf: 696477 bytes, checksum: f90764d3c257bf63305bda69583c731e (MD5) Previous issue date: 2007-09-12 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Recent applications in evolutionary programming have suggested the use of different stable probability distributions, such as Cauchy and Lévy, in the random process associated with the mutations, as an alternative to the traditional (and also stable) Normal distribution. The motivation for this is the attempt to improve the results in some classes of optimisation problems, over those obtained with Normal distribution. Based upon an algorithm proposed in the literature, mostly its version in [Lee and Yao, 2004], that use non Normal stable distributions, we study herein the effect of turning it adaptive in respect to the determination of the more adequate stable distribution parameters for each problem. The evaluations relied upon standard benchmarking functions of the literature, and the comparative performance tests were carried out in respect to the baseline defined by a standard algorithm using Normal distribution. The results suggest numerical and statistical superiority of the stable distribution based approach, when compared with the baseline. However, they showed no improvement over the adaptive method of [Lee and Yao, 2004], possibly due to a consequence of implementation decisions that had to be made in the present implementation, that were not made explicit therein. / Aplicações recentes em programação evolutiva tem sugerido a utilização de diferentes distribuições estáveis de probabilidade, tais como de Cauchy e de Lévy, no processo aleatório associado às mutações, como alternativa à tradicional (e também estável) distribuição Normal. A motivação para tanto é melhorar os resultados em algumas classes de problemas de otimização, com relação aos obtidos através da distribuição Normal. Esse trabalho propõe uma nova classe de algoritmos auto-adaptativos com respeito à determinação dos parâmetros da distribuição estável mais adequada para cada problema de otimização. Tais algoritmos foram derivados de um existente na literatura, especialmente sua versão apresentada em [Lee e Yao, 2004]. Em um primeiro momento foram estudadas as principais características das distribuições estáveis que são, nesse trabalho, o foco dos processos aleatórios associados às mutações. Posteriormente, foram apresentadas as diferentes abordagens descritas pela literatura e as sugestões de algoritmos com características auto-adaptativas. As avaliações dos algoritmos propostos utilizaram funções de teste padrão da literatura, e os resultados comparativos de desempenho foram realizados com relação a um algoritmo tradicional baseado na distribuição Normal. Posteriormente, foram aplicados novos comparativos entre as diversas abordagens auto-adaptativas definidas no presente estudo, e feito um comparativo do melhor algoritmo auto-adaptativo aqui proposto com o melhor algoritmo adaptativo obtido de [Lee e Yao, 2004]. Os resultados evidenciaram superioridade numérica e estatística da abordagem baseada em distribuições estáveis, sobre o método tradicional baseado na distribuição Normal. No entanto, o método proposto não se mostrou mais eficaz que o método adaptativo sugerido em [Lee e Yao, 2004], o que pode ter sido decorrente de decisões de implementação não explícitas naquele trabalho, que tiveram de ser tomadas no presente contexto.

Os modelos de simulação devem ser ajustados para que os valores dos parâmetros e variáveis de entrada forneçam resultados que melhor representem os valores observados. Assim, face às imprecisões a que estão sujeitos os resultados obtidos a partir do ajuste, há a necessidade de implementar métodos que permitam a avaliação das incertezas, quer seja nos parâmetros de cultura ou nas variáveis de entrada do modelo. Tem-se, para a cana-de-açúcar, que a máxima produtividade de açúcar ocorre no momento em que a Pol e a biomassa de colmos (TCH) são potencializados. Sendo assim, este trabalho objetivou: (i) testar a aderência de três distribuições de probabilidade (normal, gama e Weibull) aos dados diários de temperaturas média do ar e radiação solar global, em Piracicaba, SP; (ii) simular as variáveis temperatura do ar e radiação solar global por intermédio das distribuições normal bivariada, gama e Weibull, e a precipitação por intermédio da distribuição gama; (iii) propor um modelo, utilizando abordagem determinística para a variedade de interesse, para caracterizar a variação temporal do crescimento de biomassa seca de cana-de-açúcar e estimar a ordem de magnitude do período útil de industrialização (PUI), do dia de ocorrência do valor máximo da produtividade de sacarose (expressa em TPH) e das produtividades potencial e deplecionada de cana-de-açúcar, em dois ambientes de produção; (iv) estimar as variações das produtividades potencial, deplecionada por água e TPH (ciclo cana planta) por intermédio de procedimento estocástico para os elementos do clima (temperatura, radiação fotossinteticamente ativa e precipitação). As simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama são apropriadas por representarem melhor os elementos do clima; o modelo para a estimação das produtividades potencial, deplecionada e de sacarose apresentou resultados satisfatórios quanto aos objetivos propostos (abordagem determinística); o desempenho das variações das produtividades ocorreu de forma semelhante, no que se refere a magnitude de valores, para as simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama, e apresentou tendência de superestimar os valores das produtividades, para a simulação utilizando a distribuição Weibull (abordagem estocástica dos elementos do clima). / Simulation models should be adjusted by values of parameters and input variables in order to provide results that best represent the observed values. Thus, due to inaccuracies that are subject the adjustment´s results, it is necessary to implement methods for uncertainties evaluation for either, the parameters of the culture or input variables of the model. For the sugarcane, the maximum productivity of sugar occurs when both, Pol and biomass of stems (TCH) are the maximum. The aims of this study were: (i) to verify the adherence of three probability distributions (normal, gama and Weibull) to the daily data of average air temperature and solar radiation, in Piracicaba, SP; (ii) to simulate the variables air temperature and solar radiation through the bivariate normal, gama and Weibull distributions, and precipitation through the gama distribution; (iii) to propose a model, by using deterministic approach to the genotype of interest, to characterize the temporal variation in dry matter growth of sugarcane estimating the magnitude order of the useful period of industrialization, the date of occurrence in maximum sucrose yield (expressed by TPH) and the sugarcane potential and depleted productivity, in two production environments; (iv) to estimate the variability of potential, depleted by water and TPH (sugarcane plant cycle) through a stochastic procedure for the climate elements (temperature, photosynthetically active radiation and precipitation). The simulations by using bivariate normal and gama distributions are appropriate to better represent the climate elements; the model to estimate potential, depleted and sucrose productivity showed satisfactory results for the proposed objectives (deterministic approach); yield variability was similar, as regard the magnitude of values, for the simulations by using bivariate normal and gama distributions and it presented a tendency to overestimate the productivity for simulations by using Weibull distribution (stochastic approach of climate elements).

O objetivo principal de estudo deste trabalho são as estruturas localmente integráveis L e a fórmula de aproximação de Baouendi-Treves, segundo a qual qualquer solução homogênea de Lu = 0, pode, localmente, ser aproximada por polinômios nas suas integrais primeiras. A realização deste projeto requer um estudo rigoroso de alguns aspectos da teoria das estruturas involutivas e da teoria das distribuições. As principais referências são [2], [4] e [1]. / The main goal of this project is to study a locally integrable structures L and the Baouendi-Treves approximation formula, which states that every homogeneous solution of Lu = 0, can be, locally, approximated by polynomials in their first integrals. This result requires the rigorous study of some aspects of the involutive structures theory and of the distributions theory. The main references are [2], [4] e [1].

A teoria dos valores extremos é um tópico da probabilidade que descreve a distribuição assintótica das estatísticas de ordem, tais como máximos ou mínimos, de uma seqüência de variáveis aleatórias que seguem uma função de distribuição F normalmente desconhecida. Descreve, ainda, a distribuição assintótica dos excessos acima de um valor limiar de um ou mais termos dessa seqüência. Dessa forma, as metodologias padrões utilizada neste contexto consistem no ajuste da distribuição generalizada dos valores extremos a uma série de máximos anuais ou no ajuste da distribuição generalizada de Pareto a uma série de dados compostas somente de observações excedentes de um valor limiar. No entanto, segundo Coles et al. (2003), há uma crescente insatisfação com o desempenho destes modelos padrões para predição de eventos extremos causada, possivelmente, por pressuposições não atendidas como a de independência das observações ou pelo fato de que os mesmos não sejam recomendados para serem utilizados em algumas situações específicas como por exemplo e quando observações de máximos anuais compostas por duas ou mais populações independentes de eventos extremos sendo que a primeira descreve eventos menos freqüentes e de maior magnitude e a segunda descreve eventos mais freqüentes e de menor magnitude. Então, os dois artigos que compõem este trabalho tem como objetivo apresentar alternativas de análise de valores extremos para estas situações em que o ajuste dos modelos padrões não são adequados. No primeiro, foram ajustadas as distribuições generalizada de Pareto e exponencial, caso particular da GP, aos dados de vazão média diária do Posto de Artemis, Piracicaba, SP, Brasil, conjuntamente com a técnica do desagrupamento, (declustering), e comparadas as estimativas dos níveis de retorno para períodos de 5, 10, 50 e 100 anos. Conclui-se que as estimativas intervalares dos níveis de retorno obtidas por meio do ajuste da distribuição exponencial são mais precisas do que as obtidas com o ajuste da distribuição generalizada de Pareto. No segundo artigo, por sua vez, foi apresentada uma metodologia para o ajuste da distribuição de Gumbel e de misturas de duas distribuições de Gumbel aos dados de velocidades de ventos mensais de Piracicaba, SP. Selecionou-se a distribuição que melhor ajustou-se aos dados por meio de testes de hipóteses bootstrap paramétrico e critérios de seleção AIC e BIC. E concluiu-se que a mistura de duas distribuições de Gumbel é a distribuição que melhor se ajustou-se aos dados de velocidades máxima de ventos dos meses de abril e maio, enquanto que o ajuste da distribuição de Gumbel foi o melhor para os meses de agosto e setembro. / The extreme value theory is a probability topics that describes the asymtoptic distribution of order statistics such as maximum or minimum of random variables sequence that follow a distribution function F normaly unknown. Describes still, the excess asymtoptic distribution over threshold of this sequence. So, the standard methodologies of extremes values analysis are the fitting of generalized extreme value distribution to yearly maximum series or the fitting of generalized Pareto distribution to partial duration series. However, according to Coles et al. (2003), there is a growing dissatisfaction with the use this standard models for the prediction of extremes events and one of possible causes this fact may be a false assumptions about a sequence of observed data as a independence assumptions or because the standards models must not used in some specific situations like for example when maximum sample arise from two or more independents populations, where the first population describes more frequents and low intense events and the second population describes less frequents and more intense events. In this way, the two articles this work has a objective show alternatives about extreme values analysis for this situations that the standards models doesn´t recommended. In the first article, the generalized distribution Pareto and exponencial distribution, particular case of GP, together with to declustering methods was applied to mean daily flow of the Piracicaba river, Artemis station, Piracicaba, SP, and the estimates the return levels of 5, 10, 50 and 100 years were compared. We conclude that the interval estimates of the 50 and 100 year return levels obtained using the fitting the exponencial distribution are more precise than those obtained using the generalized Pareto distribution. In the second article, we propose the fit of Gumbel distribution and the Gumbel mixture to data maximum speed wind in Piracicaba, SP. We select the best model using bootstrap test of hypotheses and the AIC and BIC selection criteria We conclude that the mixture Gumbel is the best model to analyze the maximum wind speed data for months of april e may and otherside the fit of Gumbel distributions was the best fit to months of august e september.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-26T17:28:14Z No. of bitstreams: 1 joseamanciodossantos.pdf: 408905 bytes, checksum: 5a4696372063642f4350d6dbd066da13 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-07T20:37:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 joseamanciodossantos.pdf: 408905 bytes, checksum: 5a4696372063642f4350d6dbd066da13 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-07T20:37:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 joseamanciodossantos.pdf: 408905 bytes, checksum: 5a4696372063642f4350d6dbd066da13 (MD5) Previous issue date: 2010-06-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Como é bem conhecido, os campos quânticos estudados na TQC satisfazem o princípio de localidade segundo pontos do espaço-tempo. Entretanto, os príncipios da física também admitem campos quânticos que satisfazem a uma condição de localidade determinada por strings 1, as quais são semi-retas no espaço-tempo partindo de algum ponto (evento) e se estendendo em alguma direção do tipo espaço. Devido a esta noção de localidade via string, dizemos que tais campos possuem localização do tipo-string. Por outro lado, nos referimos aos campos cuja localidade é caracterizada por pontos do espaço-tempo, dizendo que eles possuem localização do tipo-ponto ou que são puntiformemente localizados. O interesse na localização do tipo-string está na possibilidade de campos com tal localização apresentarem um comportamento UV, isto é, em altas energias, menos singular do que os campos com a localização do tipo-ponto, permitindo assim a obtenção de mais modelos interagentes com localização do tipo-string. Campos livres com localização tipo-string já foram obtidos para vários tipos de partículas [1, 2], a partir dos quais pode-se construir modelos interagentes. No entanto, para realizar esta tarefa, ou seja, construir modelos com interação a partir do campo livre, deve-se fazer uma análise da função de dois pontos do campo livre correspondente. Neste ponto se faz necessário o uso de certos conceitos e instrumentos - por exemplo: suporte singular, wave front set e scaling degree - na análise da função de dois pontos. Neste texto procuramos introduzir estes conceitos e instrumentos. Além disso, consideramos um modelo de campo escalar livre com localização do tipo-string para uma partícula massiva com spin nulo, para o qual apresentamos e procuramos analisar a estrutura de singularidades da função de dois pontos correspondente, dando uma interpretação em termos de strings. / As is well-known, the quantum fields studied in QFT satisfy the principle of locality according to points in space-time. However, the principles of physics also admit quantum fields that satisfy a condition of locality determined by strings2, which are rays (semi axes) in space-time starting from some point (event) and extending in some space-like direction. Due to this notion of locality via string, we say that such fields are string-localized. On the other hand, we refer to fields whose locality is characterized by points in space-time, saying that they are localized on points. The interest in string localization is the possibility that fields with such kind of localization present a less singular UV behaviour, that is, at high energy, than that of fields localized on points, and then permitting the construction of more interacting models. String-localized free quantum fields have been constructed for many particles types [1, 2], from which one can construct interacting models. However, in order to do this, that is, to construct interacting models from the free fields, it is necessary to analyse the two point function of the corresponding free fields. At this point we have to use some concepts and tools - for example: singular support, wave front set and scaling degree - to analyse the two point function. In this text we introduce these concepts and tools. Moreover, we consider a string-localized free scalar quantum field model for a massive spin zero particle, for which we present and analyse the singularity structure of the corresponding two point function, giving a interpretation in terms of strings.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:02:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo623_1.pdf: 2167071 bytes, checksum: 5a243f653f3ac1d630bf389f37b0202f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Universidade Federal Rural de Pernambuco / Nesta tese, propomos um modelo dinâmico estocástico para intermitência em turbul ência completamente desenvolvida. O modelo é baseado na noção fenomenológica da cascata de energia em turbulência, segundo a qual a energia é injetada na escala integral do sistema por um fluxo externo, formando estruturas coerentes (vórtices) grandes que eventualmente se dividem em vórtices menores, que por sua vez se dividem em vórtices ainda menores, até atingirem a escala de dissipação, onde a energia é dissipada por efeitos de viscosidade. Desta maneira, a energia é transferida essencialmente sem dissipação pela cascata através de uma hierarquia de vórtices de tamanhos cada vez menores. Em nosso modelo, a dinâmica dos fluxos de energia (i.e., as taxas de transferência de energia) entre escalas sucessivas é descrita por um sistema de equações diferenciais estocásticas acopladas que são deduzidas a partir de condições fisicamente razoáveis. Sob a hipótese adicional de que as escalas de tempo característico para a dinâmica em escalas sucessivas são bem separadas, é possível calcular a função densidade de probabilidade (fdp) do fluxo de energia em um dado nível N da cascata de energia como uma integral múltipla que envolve os fluxos de energia de todas as escalas acima. Os momentos da taxa de dissipação de energia em uma dada escala r são encontrados e exibem comportamento de lei de potência cujos expoentes foram calculados analiticamente. Também mostramos que o modelo Log-Normal de Kolmogorov de intermitência é obtido do nosso modelo no limite de uma cascata infinita. Usando a fdp do fluxo de energia, a distribuição de probabilidade dos incrementos de velocidade é calculada explicitamente e expressa em termos de funções hipergeométricas generalizadas do tipo NF0. Estas distribuições são generaliza ções naturais das distribuições gaussiana e da chamada q-gaussiana, correspondendo aos casos 0F0 e 1F0, respectivamente, e representando (para N > 0) uma grande classe de distribuições de probabilidade com caudas de lei de potência e variância finita. As predições do modelo estão em excelente acordo com experimentos de turbulência Euleriana e turbulência Lagrangeana. O modelo também é aplicado para descrever flutuações dos preços de ativos financeiros. No contexto da analogia entre turbulência e mercados financeiros, nosso modelo de intermitência é reformulado como um modelo de volatilidade estocástica, descrevendo quantitativamente pela primeira vez a chamada cascata de informa ção dos mercados financeiros. Mostramos que as distribuições teóricas ajustam muito bem as distribuições empíricas dos retornos do Ibovespa para registros de alta frequência (cotações intraday). Uma aplicação do modelo à precificação de opções também é discutida brevemente. Finalmente, uma generalização do nosso modelo é apresentada, a qual resulta em toda a família de distribuições baseadas nas funções hipergeométricas generalizadas NFM. Possíveis aplicações desta classe geral de distribuições são mencionadas brevemente

O uso de modelos multiníveis é uma alternativa interessante para analisar dados que estão estruturados de forma hierárquica, pois permite a obtenção de diferentes estimativas de parâmetros relativos a grupos distintos e, ao mesmo tempo, leva em consideração a dependência entre as observações em um mesmo grupo. Neste trabalho, desenvolvemos e aplicamos modelos de regressão multiníveis simétricos, a fim de fornecer alternativas ao modelo usual, sob normalidade. Além disso, apresentamos uma breve análise de diagnóstico e estudo de simulação. Como motivação, consideramos dados educacionais, a fim de avaliar se o número de reprovações no histórico escolar do aluno e a infraestrutura da escola são variáveis relevantes que afetam o baixo desempenho dos alunos do ensino básico na disciplina de Matemática / The use of multilevel models is an interesting alternative to analyze data that is structured in a hierarchical manner, since it allows the obtention of different parameters estimates for distinct groups and, at the same time, it takes into account the dependence of observations in the same group. In this dissertation, we develop and apply symmetrical multilevel regression models, for the purpose of providing alternatives to the usual model, under normality. Furthermore we present a brief diagnostics analysis and a simulation study. As motivation, we consider educational data in order to assess whether the number of failures in school history of students and the school infrastructure are important variables that affect the low performance of elementary school students in Mathematics

Neste trabalho é proposta a família de distribuições Série de Potência k-Modificadas para modelar conjuntos de dados de contagem que apresentam ou não alguma discrepância na frequência da observação k em relação à distribuição Série de Potência associada. É importante ressaltar que o emprego do termo Modificada(s) não possui o mesmo contexto ao empregado por Gupta (1974), o qual introduziu a classe de distribuições Série de Potência Modificadas representada pela sigla MPSD. Neste trabalho, entende-se por modificação, a inclusão de um parâmetro na função massa de probabilidade da distribuição Série de Potência tornando essa nova família de distribuições capaz de modelar adequadamente conjunto de dados para os casos em que há excesso (inflação), falta (deflação), ausência ou até mesmo quando a frequência da observação k estiver de acordo para a suposição de uma distribuição pertencente à família Série de Potência. Para esta nova família de distribuições são apresentadas propriedades como Função de distribuição, Função característica, Função geradora de momentos, Estatísticas de Ordem dentre outras, além de contextualizá-la como modelo de mistura. As distribuições consideradas para a construção dessa nova família serão as distribuições uniparamétricas pertencentes à família Série de Potência, cuja função massa de probabilidade pode ser escrita em função de sua média. / In this work, it is proposed the family of k-modified power series distributions to model count data sets that may or may not present some discrepancy in the frequency of the observation k in relation to the power series distribution associated. It is important to highlight that employing the term \"modified\" does not imply the same context to the one employed by Gupta (1974), which introduced the class of power series modified distributions represented by the acronym MPSD. In this work, modification can be understood as the inclusion of a parameter in the probability mass function of the power series distribution, allowing this family of distributions to properly model a data set for cases where there is an excess (inflation), deficiency (deflation), lack or even when the frequency of observations k are in agreement with the supposition of a distribution belonging to the power series family. It is presented, for this new family of distributions, properties like distribution function, characteristic function, moment generating function, order statistics, among others. Moreover the family is also contextualized as a mixture model. The distributions considered to construct this new family are uniparametric and belong to the power series family, for which the probability mass can be written as function of its mean.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1993-10-13T00:00:00Z / Análise do comportamento dos principais índices de risco no mercado de ações de São Paulo no período de julho de 1984 a junho de 1990. Estudo das condições de diversificação presentes no mercado acionário paulista neste período. Teste do 'Single Index Model' e dos principais modelos de avaliação de ações.