Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9494_1.pdf: 666309 bytes, checksum: 4faa8c71261be077a2ec6d10fce3028a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A presente dissertação aborda estimação pontual e estimação intervalar dos parâmetros que indexam a distribuição Lomax. No que tange à estimação pontual, consideramos esquemas analíticos e numéricos (bootstrap) de correção de viés, que são comparados através de simulação de Monte Carlo. Também analisamos via simulação diferentes estratégias (inclusive algumas baseadas em reamostragem de bootstrap) de estimação intervalar

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-05T17:13:08Z No. of bitstreams: 2 DLFA.pdf: 666309 bytes, checksum: 4faa8c71261be077a2ec6d10fce3028a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:13:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DLFA.pdf: 666309 bytes, checksum: 4faa8c71261be077a2ec6d10fce3028a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02-28 / CAPES / A presente dissertação aborda estimação pontual e estimação intervalar dos parâmetros que indexam a distribuição Lomax. No que tange à estimação pontual, consideramos esquemas analíticos e numéricos (bootstrap) de correção de viés, que são comparados através de simulação de Monte Carlo. Também analisamos via simulação diferentes estratégias (inclusive algumas baseadas em reamostragem de bootstrap) de estimação intervalar.

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T18:30:37Z No. of bitstreams: 2 TESE Juliana Freitas Pires.pdf: 2036830 bytes, checksum: 9cf767526859054ed6878742b0a6047f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T18:30:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Juliana Freitas Pires.pdf: 2036830 bytes, checksum: 9cf767526859054ed6878742b0a6047f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02 / Nesta tese, tratamos de refinamentos de inferências para as distribuições gaussiana inversa triparamétrica, Pareto generalizada e Lomax. Duas linhas de pesquisa são abordadas. A primeira, referente ao Capítulo 2, trata da derivação de expressões analíticas para os vieses dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da distribuição gaussiana inversa triparamétrica, possibilitando a obtenção de estimadores corrigidos, que, em princípio, são mais precisos que os não corrigidos. Estimadores com vieses corrigidos por bootstrap são também considerados. Adicionalmente, apresentamos diferentes tipos de intervalos de confiança. A segunda linha de pesquisa, referente aos Capítulos 3 e 4, aborda a derivação de ajustes para a função de verossimilhança perfilada das distribuições Pareto generalizada e Lomax, respectivamente, com o objetivo de melhorar a qualidade das inferências (estimadores de máxima verossimilhança e testes de hipóteses) acerca do parâmetro de forma dessas distribuições, considerando os demais parâmetros como parâmetros de perturbação. Adicionalmente, consideramos o teste da razão de verossimilhanças bootstrap. Os desempenhos dos estimadores e testes de hipóteses baseados nos refinamentos propostos foram avaliados numericamente e comparados às suas contrapartidas usuais através de estudos de simulação de Monte Carlo. Por fim, a utilidade dos refinamentos foi ilustrada através de aplicações a conjuntos de dados reais.