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Estudo da distribuição de Poisson generalizadaPereira, Hemilhana Tolentina 08 December 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-02T16:05:18Z
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2016_HemilhanaTolentinaPereira.pdf: 1525219 bytes, checksum: 02fb8ee02557f6809a634f47ca36beec (MD5) / Esta dissertação se dedica ao estudo e à revisão bibliográfica da distribuição de Poisson generalizada. Essa distribuição é uma alternativa aos modelos discretos que apresentam sobredispersão. A flexibilização do valor da variância em relação ao da média é devido ao acréscimo de um parâmetro à distribuição de Poisson. A distribuição de Poisson generalizada foi inicialmente introduzida como elemento da classe de distribuições Lagrangeanas. Neste trabalho é proposta uma parametrização em função da W de Lambert que permite relacioná-la à classe de distribuições de série de potência e, desse modo, valer-se das propriedades e das características dessa classe de distribuições. Além disso, serão apresentadas aplicações de diferentes áreas do conhecimento, métodos de estimação pontual e intervalar, testes de hipóteses e as funções do software R dedicadas a essa distribuição. / In this dissertation we present a review of the generalized Poisson distribution. This distribution is an alternative to allow over dispersion in discrete models. The flexibility of the value of the variance in relation to the average is due to the presence of an additional parameter with respect to the Poisson distribution. The generalized Poisson distribution was first introduced as an element of the class of Lagrangian distributions. In this work it is proposed a new parametrization in terms of the Lambert W function that allows us to relate it to the class of power series distributions and, therefore, to use well known properties and characteristics of this class. In addition, we will present applications from different areas of knowledge, inference methods for both point and interval estimation and hypotheses testing. Were also review some R packages which deal with this distribution.
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