Submitted by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-05-07T20:51:11Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO Rodney Vasconcelos Fonseca.pdf: 1724044 bytes, checksum: f051298f5271df8e920d0d7ac622e02a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T20:51:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO Rodney Vasconcelos Fonseca.pdf: 1724044 bytes, checksum: f051298f5271df8e920d0d7ac622e02a (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / CNPQ / A distribuição Birnbaum-Saunders tem sido amplamente estudada na literatura, sendo utilizada para analisar diferentes tipos de dados, como tempo de vida de materias sujeitos à fadiga e quantidades referentes a poluição atmosférica, por exemplo. Essa distribuição foi estendida para modelos mais gerais por diversos autores. Essa dissertação é composta de dois capítulos principais e independentes. No primeiro trabalho, investigamos problemas relacionados com estimação por máxima verossimilhança em uma extensão bimodal da distribuição Birnbaum-Saunders. Propomos um esquema de penalização que, quando aplicado à função de log-verossimilhança, reduz bastante a frequência de falhas de convergência. Inferência através de testes de hipóteses baseada na função de log-verossimilhança penalizada é investigada. No segundo ensaio, desenvolvemos um modelo de regressão Birnbaum-Saunders bimodal. Discutimos sobre inferências por estimação pontual, estimação intervalar e testes de hipóteses. Também propomos dois resíduos e desenvolvemos análise de influência local. Intervalos de predição baseados em reamostragem bootstrap também são apresentados e diferentes critérios de seleção de modelos para o modelo proposto são discutidos. Adicionalmente, apresentamos resultados de simulação de Monte Carlo e algumas aplicações empíricas. / The Birnbaum-Saunders distribution has been widely studied in the literature, being used to analyze different kind of data, like the lifetime of objects being exposed to fatigue activity and quantities corresponding to air pollution, for example. It was also extended to more general settings by several authors. This dissertation is composed of two main and independent chap-ters. In the first work, we investigate problems related to maximum likelihood estimation in a bimodal extension of the Birnbaum-Saunders distribution. We propose a penalization scheme that, when applied to the log-likelihood function, greatly reduces the frequency of convergence failures. Hypothesis testing inference based on the penalized log-likelihood function is inves-tigated. In the second essay, we develop a bimodal Birnbaum-Saunders regression model. We discuss point estimation, interval estimation and hypothesis testing inference. We also pro-pose two residuals and develop local influence analyses. Bootstrap-based prediction intervals are also presented and different model selection criteria for the proposed model are discussed. Additionally, we present results from Monte Carlo simulations and from some empirical applications.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-03T20:47:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Heloisa de Melo Rodrigues.pdf: 1213024 bytes, checksum: 1049fe1e9beafa94b63a5bd024324972 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-03T20:47:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Heloisa de Melo Rodrigues.pdf: 1213024 bytes, checksum: 1049fe1e9beafa94b63a5bd024324972 (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / Generalizing distributions provide some advantages, allowing us to define new families, to extend well-known distributions and provide great flexibility in modeling real data, which can be applied in several fields. The Alpha distribution was studied for the first time to analyze tool wear problems by Katsev (1968) and Wager and Barash (1971). Salvia (1985) provided its characterization. In this thesis, we discuss the Alpha distribution, we present a simulation study to verify the performance of its maximum likelihood estimators and four real data sets are used to evaluate the Alpha model when compared to some distributions well-known in literature. Furthermore, we developed new distributions considering this model as the baseline distribution applied to Exponentiated class (Gompertz, 1825; Verhulst, 1838, 1845, 1847) and Kumaraswamy class, proposed by Cordeiro and de Castro (2011). We also propose a new family of distributions, called Exponentiated Generalized Exponentiated-Generated (EG-Exp-G), which is an extension of the exponentiated generalized class proposed by Cordeiro et al. (2013). Some new distributions are proposed as submodels of this family, including the EG-Exp-Alpha distribution. We study some mathematical properties, such as quantile function, moments, moment generating function, mean deviations and order statistics. In addition, we use the maximum likelihood method to estimate the parameters of the proposed models. We perform Monte Carlo simulation studies to analyze the asymptotic properties of the maximum likelihood estimators and we illustrate the flexibility of the new models through applications to real data set in order to show their competitiveness compared to well-known distributions in the literature. / A generalização de distribuições oferece algumas vantagens, permitindo-nos definir novas famílias, estender distribuições conhecidas e proporcionar grande flexibilidade na modelagem de dados reais, que podem ser aplicados em vários campos. A distribuição Alpha foi estudada inicialmente para analisar problemas de desgaste de ferramentas por Katsev (1968) e Wager e Barash (1971). Salvia (1985) forneceu algumas características desta distribuição. Nesta tese, discutimos a distribuição Alpha, apresentamos um estudo de simulação para verificar a performance dos seus estimadores de máxima verssimilhança e quatro conjuntos de dados reais são utilizados para avaliar o modelo Alpha em relação à algumas distribuições de probabilidade já conhecidas na literatura. Além disso, desenvolvemos novas distribuições considerando tal modelo como distribuição de base aplicada aos geradores da Exponencializada (Gompertz, 1825; Verhulst, 1838, 1845, 1847) e da Kumaraswamy, proposta por Cordeiro e de Castro (2011). Propomos ainda uma nova família de distribuições, chamada exponencializada generalizada exponencializada (EG-Exp-G), que é uma extensão da classe exponencializada generalizada proposta por Cordeiro et al. (2013). Apresentamos alguns casos especiais deste novo gerador, entre eles a distribuição EG-Exp-Alpha. Desenvolvemos algumas propriedades matemáticas, a saber: desvios médios, estatísticas de ordem, função geratriz de momentos, função quantílica e momentos. Além disso, utilizamos o método de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros dos modelos propostos. Realizamos estudos de simulação de Monte Carlo visando analisar as propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança e ilustramos a #exibilidade dos novos modelos por meio de aplicações a dados reais a fim de mostrar a competitividade deles comparados às distribuições de probabilidade já conhecidas na literatura.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7200_1.pdf: 1243420 bytes, checksum: c203a6f78bc0084cdfe12fd101870155 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / presente dissertação desenvolve ajustes para a função de verossimilhança a perfilada na distribuição Birnbaum-Saunders. Consideramos os ajustes da função de verrossimilhança perfiada propostos por Cox e Reid (1987) e Barndorff-Nielsen (1983). No que diz respeito ao parâmetro de interesse, estas versões modificadas da função de verossimilhança foram obtidas para os parâmetros de forma e escala da distribuição. Obtivemos também os estimadores de máxima verossimilhança perfilados modificados a partir da maximização das versões ajustadas da função de verossimilhança. Em seguida, realizamos diversas simulações envolvendo os diferentes estimadores. Adicionalmente, avaliamos numericamente o comportamento dos testes da razão de verossimilhança baseados nas funções de verossimilhanças perfiladas modificadas de Cox e Reid e Barndorff-Nielsen em amostras finitas. Tanto os testes quanto os estimadores baseados nas versões modificadas da verossimilhança a perfilada que foram desenvolvidas neste trabalho apresentaram desempenhos superiores às suas contrapartidas não-modificadas. Por fim, realizamos duas aplicações empíricas.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T19:03:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_CiceroDias_VersaoCD.pdf: 1665746 bytes, checksum: bf5520194ce2f18a505403954f133c62 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T19:03:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_CiceroDias_VersaoCD.pdf: 1665746 bytes, checksum: bf5520194ce2f18a505403954f133c62 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / Statistical analysis of lifetime data is an important topic in engineering, biomedical, social sciences and others areas. There is a clear need for extended forms of the classical distributions to obtain more flexible distributions with better fits. In this work, we study and propose new distributions and new classes of continuous distributions. We present the work in three independentes parts. In the first one, we study with some details a lifetime model of the beta generated class proposed by Eugene; Lee; Famoye (2002). The new distribution is called the beta Nadarajah-Haghighi distribution, which can be used to model survival data. Its failure rate function is quite flexible and takes several forms depending on its parameters. The proposed model includes as special models several important distributions discussed in the literature, such as the exponential, generalized exponential (GUPTA; KUNDU, 1999), extended exponential (NADARAJAH; HAGHIGHI, 2011) and exponential-type (LEMONTE, 2013) distributions. We provide a comprehensive mathematical treatment of the new distribution and obtain explicit expressions for the moments, generating and quantile functions, incomplete moments, order statistics and entropies. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters and the observed information matrix is derived. We fit the proposed model to a real data set to prove empirically its flexibility and potentiality. In the second part, we study general mathematical properties of a new generator of continuous distributions with three extra shape parameters called the exponentiated Marshal-Olkin family. We present some special models of the new class and some of its mathematical properties including moments and generating function. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters. We illustrate the usefulness of the new distributions by means of two applications to real data sets. In the third part, we propose another new class of distributions based on the distribution introduced by Nadarajah and Haghighi (2011). We study some mathematical properties of this new class called Nadarajah-Haghighi-G (NH-G) family of distributions. Some special models are presented and we obtain explicit expressions for the quantile function, ordinary and incomplete moments, generating function and order statistics. The estimation of the model parameters is explored by maximum likelihood and we illustrate the flexibility of the new family with two applications to real data. / Análise estatística de dados de tempo de vida é um importante tópico em engenharia,biomedicina, ciências sociais, dentre outras áreas. Existe uma clara necessidade de se estender formas das clássicas distribuições para obter distribuições mais flexíveis com melhores ajustes. Neste trabalho, estudamos e propomos novas distribuições e novas classes de istribuições contínuas. Nós apresentamos o trabalho em três partes independentes. Na primeira, nós estudamos com alguns detalhes um modelo de tempo de vida da classe dos modelos beta generalizados proposto por Eugene; Lee; Famoye (2002). A nova distribuição é denominada de beta Nadarajah-Haghighi, a qual pode ser usada para modelar dados de sobrevivência. Sua função de taxa de falha é bastante flexível podendo ser de diversas formas dependendo dos seus parâmetros. O modelo proposto inclui como casos especiais muitas importantes distribuições discutidas na literatura, tais como as distribuições exponencial, exponential generalizada (GUPTA; KUNDU, 1999), exponencial extendida (NADARAJAH; HAGHIGHI, 2011) e a tipo exponencial (LEMONTE, 2013). Nós fornecemos um tratamento matemático abrangente da nova distribuição e obtemos explícitas expressões para os momentos, funções geratriz de momentos e quantílica, momentos incompletos, estatísticas de ordem e entropias. O método de máxima verossimilhança é usado para estimar os parâmetros do modelo e a matriz de informação observada é derivada. Nós ajustamos o modelo proposto para um conjunto de dados reais para provar a empiricamente sua flexibilidade e potencialidade. Na segunda parte, nós estudamos as propriedades matemáticas gerais de um novo gerador de distribuições contínuas com três parâmetros de forma extras chamada de família de distribuições MarshalOlkin exponencializada. Nós apresentamos alguns modelos especiais da nova classe e algumas das suas propriedades matemáticas incluindo momentos e função geratriz de momentos. O método de máxima verossimilhança é utilizado para estimação dos parâmetros do modelo. Nós ilustramos a utilidade da nova distribuição por meio de duas aplicações a conjuntos de dados reais. Na terceira parte, nós propomos outra nova classe distribuições baseada na distribuição introduzida por Nadarajah e Haghighi(2011). Nós estudamos algumas propriedades matemáticas dessa nova classe denominada Nadarajah-Haghighi-G (NH-G) família de distribuições. Alguns modelos especiais são apresentados e obtemos explícitas expressões para a função quantília, momentos ordinários e incompletos, função geratriz e estatística de ordem. A estimação dos parâmetros do modelo é explorada por máxima verossimilhança e nós ilustramos a flexibilidade da nova família com duas aplicações a dados reais.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:43:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10405_LÍCIA CRISTINA DALCIN TESE DE DOUTORADO.pdf: 929517 bytes, checksum: 747df8a7766062151903bd852ab6a18a (MD5) Previous issue date: 2016-12-15 / Esta leitura se processa a partir da ideia da verossimilhança clássica, artísticoliterária ou aristotélica como verossimilhança psicológica, ou seja, que depende do contraste dos significantes de uma obra com os do receptor. Assim, essa verossimilhança configura uma impressão de verdade que se dá por reprodução, no receptor, de efetivas sensações experimentadas diante do mundo real. O conceito de significante que norteia esta abordagem é o da linha psicanalítica de Lacan. Verdade ou mundo real aqui dependem de linhas teóricas voltadas para representação e linguagem, como Kant, Nietzsche, Freud, o próprio Lacan, Wittgenstein e outros pesquisadores, mormente leitores desses enumerados. Aristóteles é o teórico da verossimilhança - que ele associou a ações de caráter elevado as quais devem se desenvolver conforme a necessidade. Ao conceito de necessidade associamos o desejo da linha psicanalítica lacaniana, que configura a sequência de inscrições significantes operadas sob a ordem de um sujeito. Por esse caminho, apontamos em significantes de contos de Grimm (da primeira edição) ações verossímeis e também inverossímeis. Do mesmo modo, também mostramos traços que encaminham para a viabilidade da noção de um grimmismo, ou estética que terá norteado a composição literária dos dois irmãos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7196_1.pdf: 885392 bytes, checksum: 325e20dd41a398f7039176b090949f2c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho de discutida a estimação de proporções em populações finitas assistida por modelos. A teoria envolvendo estimadores de regressão linear generalizados de revista, sob uma abordagem proposta de estimadores assistidos por modelos da família exponencial. O trabalho de Tillé (1998), que deriva o estimador de regressão via probabilidades condicionais de inclusão na amostra, de revisto juntamente com o de Lehtonen e Veijanen (1998) que propõem o estimador de regressão generalizado logístico (LGREG), num contexto de amostra aleatória simples. A aplicação dos estimadores LGREG num cenário de amostragem estratificada de discutida e formas para estimadores LGREG separado e combinado são propostas. As propriedades dos estimadores propostos são investigadas através de um estudo de simulação Monte Carlo, envolvendo os planos de amostragem aleatória simples, de Bernoulli e estratificado

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7248_1.pdf: 566296 bytes, checksum: 37d95568b4c6888f124819f5ec1a9f09 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Os estimadores de máxima verossimilhança são, em geral, viesados para o verdadeiro valor do parâmetro. Normalmente, o viés é desprezado com base na alegação de que ele é desprezível comparado aos erros padrão das estimativas. Em uma amostra de tamanho n, o viés em geral é de ordem O(n¡1), enquanto que o desvio padrão ée de ordem O(n¡1=2). Apesar do viés não constituir um problema sério se o tamanho da amostra for razoavelmente grande, em amostras onde o tamanho não é suficientemente grande o viés pode ser significativo. Dada a grande importância do estimador de máxima verossimilhança, muitas técnicas foram desenvolvidas para corrigir o viés destes estimadores em pequenas amostras. O objetivo desta dissertação é apresentar algumas técnicas que concentram na remoção do viés de segunda ordem para estimadores de máxima verossimilhança na família exponencial biparamétrica, o que pode ser feito tanto de forma analítica como númerica. Apresentaremos três procedimentos para correção do viés de segunda ordem das estimativas de máxima verossimilhança. O primeiro procedimento é baseado na expressão do viés de segunda ordem obtida por Cox e Snell (1968), onde o estimador corrigido será dado pela diferença entre o estimador de máxima verossimilhança e o viés de segunda ordem calculado usando o estimador original. Uma segunda metodologia utilizada para corrigir o estimador de máxima verossimilhança foi introduzida por Firth (1993). Este método consiste na modificação da funçao escore com o objetivo de remover o termo de ordem n¡1 do viés do estimador de máxima verossimilhança. Um terceiro procedimento para a correção do viés de segunda ordem do estimador de máxima verossimilhança é baseado na estimaçãso númerica do viés através de um esquema de reamostragem bootstrap, onde o viés é estimado como a diferença entre o valor médio das estimativas de máxima verossimilhança nas réplicas de bootstrap e a estimativa original. Derivamos a expressão do viés dos estimadores de máxima verossimilhança para a formula de Cox e Snell (1968). Comprovamos a similaridade entre os métodos corretivo e preventivo, que demonstraram desempenho superior na redução do viés e do erro quadrático médio em comparação aos estimadores originais e bootstrap

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7252_1.pdf: 741462 bytes, checksum: e43c42f531b9875c740bc855589799da (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O modelo de regressão beta possui potencialmente aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções. Assim, o cálculo dos vieses dos estimadores dos parâmetros deste modelo torna-se importante, visto que, em geral, para modelos regulares, quanto menores são os tamanhos de amostra, mais viesados são os estimadores de máxima verossimilhança. A obtenção de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que em príncipio são mais precisos que os não corrigidos. O objetivo deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança no modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari?Neto (2003). Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos (Cox & Snell,1968; Firth, 1993) e de bootstrap. Deduzimos uma fórmula para o cálculo dos vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo de regressão beta. Em seguida, fornecemos estimativas corrigidas do tipo corretivo, preventivo e de bootstrap, mostrando numericamente que as estimativas corrigidas de tipo corretivo e de bootstrap apresentam desempenhos superiores em termos de viés e erro médio quadrático `as suas respectivas estimativas de máxima verossimilhança. Apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil e bootstrap BCa para os parâmetros do modelo de regressão beta. A avaliação numérica revelou que os intervalos de tipo percentil para os parâmetros baseados nas estimativas corrigidas apresentam os melhores desempenhos em termos de cobertura, balanceamento e comprimento. Adicionalmente, mostramos que os intervalos de confiança para o parâmetro de precisão são bastante assimétricos, sendo que os intervalos do tipo assintótico baseados nas estimativas de máxima verossimilhança e corrigida corretivamente possuem as melhores coberturas e menores comprimentos

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9495_1.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O estudo de modelos estatísticos que possam levar em consideração as diversas características de fenômenos cada vez mais complexos, são de grande importância. Os modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos constituem uma alternativa muito atrativa para explicar a estrutura de variabilidade espacial, além de ter a flexibilidade de estender a classe dos erros para outras distribuições além da normal, que podem acomodar melhor as observações atípicas. Apesar disto, os modelos ainda assim podem sofrer efeito de observações influentes, sendo necessário estudos de sensibilidade nesta classe. Esses procedimentos também permitem selecionar modelos dentro da classe de contornos elípticos que se comportam adequadamente de acordo com o tipo de perturbação considerada, o que é fundamental para a modelagem da estrutura de dependência espacial na área de geoestatística, estimando os parâmetros que a definem e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem possibilitando a construção de mapas temáticos. O objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de influência local em modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos para dois tipos de perturbação na variável resposta, bem como avaliar a influência na matriz de covariância, no preditor linear e a alavanca generalizada. Realizaram-se estudos de simulação e aplicação a dados reais utilizando diferentes distribuições e diferentes modelos na estrutura da matriz de covariância, possibilitando avaliar a importância da metodologia desenvolvida

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-05T17:22:18Z No. of bitstreams: 2 FB.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:22:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 FB.pdf: 5134477 bytes, checksum: 3a439cc554aafacf663c00e771f8d25b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / CAPES / O estudo de modelos estatísticos que possam levar em consideração as diversas características de fenômenos cada vez mais complexos, são de grande importância. Os modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos constituem uma alternativa muito atrativa para explicar a estrutura de variabilidade espacial, além de ter a flexibilidade de estender a classe dos erros para outras distribuições além da normal, que podem acomodar melhor as observações atípicas. Apesar disto, os modelos ainda assim podem sofrer efeito de observações influentes, sendo necessário estudos de sensibilidade nesta classe. Esses procedimentos também permitem selecionar modelos dentro da classe de contornos elípticos que se comportam adequadamente de acordo com o tipo de perturbação considerada, o que é fundamental para a modelagem da estrutura de dependência espacial na área de geoestatística, estimando os parâmetros que a definem e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem possibilitando a construção de mapas temáticos. O objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de influência local em modelos espaciais lineares com distribuição da família de contornos elípticos para dois tipos de perturbação na variável resposta, bem como avaliar a influência na matriz de covariância, no preditor linear e a alavanca generalizada. Realizaram-se estudos de simulação e aplicação a dados reais utilizando diferentes distribuições e diferentes modelos na estrutura da matriz de covariância, possibilitando avaliar a importância da metodologia desenvolvida.