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.

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 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.

O presente trabalho discute algumas técnicas para análise de dados de medidas repetidas, utilizando modelos univariado, multivariado e misto. Discutem-se também algumas questões sobre o problema, bem como alguns procedimentos para seleção do melhor modelo, quando a abordagem de estimação dos parâmetros do modelo misto é via máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita. Quanto ao modelo univariado de medidas repetidas, foram realizadas simulações para verificação da acurácia dos testes quando as suposições exigidas são válidas, ou não. Este trabalho também discute e compara os procedimentos GLM e MIXED do SAS®, quando utilizados para análise de dados de medidas repetidas. / Some technical aspects of repeated measures analysis, using univariate, multivariate and mixed models are discussed in this dissertation. Some problems and procedures to select the adequate model, when the parameters estimation are effectuated through maximum likelihood and restricted maximum likelihood estimation. As for repeated measures, univariate models simulations were done to verify the accuracy of the tests, both when the assumptions are valid or not. This dissertation also discusses and compares the SAS procedures GLM and MIXED when utilized for repeated measures analysis.

Discutiram-se dois procedimentos com o intuito de contornar o problema de estimativas negativas para componentes de variância. Constatou-se que o procedimento de adotar o modelo supondo populações finitas funciona satisfatoriamente para algumas situações. Já o procedimento da máxima verossimilhança restrita exige que sejam desenvolvidos novos algoritmos que não apresentem dificuldades de cálculo / Two statistical procedures were discussed in order to solve the problem of negative estimates in variance components. When finite population model is adopted it worked out fine for some special situations. However the Restricted Maximum Likelihood Procedure showed the necessity of new algorithms developments free of calculations difficulties

Discutiram-se dois procedimentos com o intuito de contornar o problema de estimativas negativas para componentes de variância. Constatou-se que o procedimento de adotar o modelo supondo populações finitas funciona satisfatoriamente para algumas situações. Já o procedimento da máxima verossimilhança restrita exige que sejam desenvolvidos novos algoritmos que não apresentem dificuldades de cálculo / Two statistical procedures were discussed in order to solve the problem of negative estimates in variance components. When finite population model is adopted it worked out fine for some special situations. However the Restricted Maximum Likelihood Procedure showed the necessity of new algorithms developments free of calculations difficulties

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-03T19:46:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Julio DISSERTAÇÃO.pdf: 9429357 bytes, checksum: 32bf4765a058847836d8a47bc01d7061 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-03T19:46:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Julio DISSERTAÇÃO.pdf: 9429357 bytes, checksum: 32bf4765a058847836d8a47bc01d7061 (MD5) Previous issue date: 2012-07-31 / O Sensoriamento Remoto é uma ciência que permite o estudo de alvos na superfície terrestre (ou de outros corpos celestes), sem a necessidade de contato físico, apenas com o uso de sensores e suas técnicas específicas para cada aplicação. Dentro deste conceito, este trabalho visou estudar o comportamento de alvos na região do entorno da lagoa Olho d’Água, localizada no município de Jaboatão dos Guararapes – PE. Região esta que apresenta uma heterogeneidade de alvos interessante para este tipo pesquisa. Para tal estudo objetivou-se apresentar as semelhanças e discrepâncias espaciais e espectrais, entre os mapeamentos realizados por meio da classificação de imagens. Aplicou-se o algoritmo Máxima Verossimilhança em seis composições diferentes usando, para defini-las, os índices físicos NDVI, NDBI, NDWI, e as bandas 5, 4 e 3 do sensor TM LANDSAT-5. A avaliação dos resultados foi feita a partir de observações visuais e numéricas usando o cálculo dos índices kappa, exatidão global e teste de Z. Estes foram distribuídos graficamente, para um melhor entendimento do comportamento dos alvos. Foram observados os valores de Kappa e Exatidão global em duas datas independentes, mês de março e setembro. Os valores destes índices foram observados em gráfico de barra, para a compreensão das diferenças existentes dos resultados perante as diferentes composições adotadas; gráfico de dispersão para indicar a existência de variação relevante no intervalo de tempo aplicado; e gráfico de linhas para descobrir qual a discrepância ou semelhança entre os resultados das composições adotadas, e a composição formada pelas bandas 5, 4 e 3 do sistema ii sensor TM. Os índices físicos foram também analisados, quanto à distribuição espectral de cada classe para estudo da confusão espectral existente nas composições formadas com estes índices. Como conclusão mostrou-se que as melhores composições para o uso do classificador Máxima Verossimilhança, nas condições adotadas nesta pesquisa, na composição NDBI-4-3 e I-H-S, demonstraram melhores resultados na maior parte das avaliações realizadas, e com pior resultado a composição NDBI-NDVI-NDWI. As composições NDBI-4-3 e I-H-S aplicadas com o algoritmo Máxima Verossimilhança, apresentam resultados satisfatórios tal qual a composição padrão 5-4-3.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-09-12T13:05:31Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 449166 bytes, checksum: 0711bbfac00985d818e73009310e61f2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T13:05:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 449166 bytes, checksum: 0711bbfac00985d818e73009310e61f2 (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os modelos não lineares mistos são modelos que contêm efeitos fixos e aleatórios. Tais modelos são efetivos para dados longitudinais e podem ser aplicados a dados desbalanceados ou incompletos. Os dados utilizados foram provenientes da Associação Brasileira de Criadores de Zebu (ABCZ), e contém observações de peso corporal e idade de bovinos da raça Guzerá. Os modelos ajustados foram Logístico, Gompertz, Brody e Von Bertalanffy. Os critérios de qualidade de ajuste utilizados para comparar os modelos foram AIC, BIC, R 2 , DMA e EQM. No capítulo 1, o objetivo foi avaliar a qualidade de ajuste dos modelos não lineares mistos no estudo do crescimento de bovinos da raça Guzerá de diferentes regiões do nordeste brasileiro incorporando ao modelo efeitos aleatórios de animal. A inclusão de efeitos aleatórios de animal ao modelo diminui a variância residual e considera a variabilidade entre os animais. Os modelos com dois efeitos aleatórios incorporados aos parâmetros peso assintótico e taxa de maturidade, apresentaram melhores resultados em relação a qualidade do ajuste. Os modelos mais adequados são o Gompertz e o Von Bertalanffy, respectivamente, para machos e fêmeas da raça Guzerá. No capítulo 2, o objetivo foi avaliar a qualidade de ajuste dos modelos Gompertz e Von Bertalanffy, respectivamente para bovinos machos e fêmeas da raça Guzerá, incorporando ao modelo o efeito fixo de cinco regiões de produção do nordeste brasileiro, e comparar as curvas de crescimento entre regiões de produção através dos intervalos de confiança. A interpretação dos intervalos de confiança gerados para cada parâmetro permite identificar que machos da raça Guzerá das regiões de produção Gado- Algodão e Serra Geral da Bahia possuem peso assintótico comum, enquanto a taxa de maturidade é comum para animais das regiões Itapetinga-Valadares e Mata-Agreste. As fêmeas da raça Guzerá das regiões de produção Gado-Algodão e Sertão possuem peso assintótico comum, assim como das regiões Itapetinga-Valadares e Serra Geral da Bahia, enquanto a taxa de maturidade é comum nas regiões Mata-Agreste, Itapetinga-Valadares e Serra Geral da Bahia. / Nonlinear mixed-effects models are models that contain fixed and random effects. Such models are effective for longitudinal data and can be applied to unbalanced or incomplete data. The data used were from the Brazilian Association of Zebu Breeders (ABCZ), and contains body weight observations and age of Guzerá breed. The fitted models were Logistic, Gompertz, Brody and Von Bertalanffy. The goodness of fit’s measures used to evaluate and compare the models were AIC, BIC, R 2 , DMA and MSE. In the chapter 1, the objective was to evaluate the goodness of fit of nonlinear mixed-effects models in the fitting of Guzerá bovine growth curves from different regions of northeastern Brazil incorporating random effects by animal. The inclusion of random effects model decreases the residual variance and considers the variability between the animals. The models with two random effects incorporated into the asymptotic weight and maturing rate parameters have better results in relation to goodness of fit. The most suitable models are Gompertz and Von Bertalanffy, respectively, for males and females. In the chapter 2, the objective was to evaluate the goodness of fit of Gompertz and Von Bertalanffy models, respectively for male and female Guzerá breed, incorporating fixed effect of five production regions of northeastern Brazil into the model, and compare the growth curves among regions of production by confidence intervals. The interpretation of confidence intervals generated for each parameter identifies that Guzerá males of production regions Gado-Algodão and Serra Geral da Bahia have common asymptotic weight, while the maturing rate is common for animals of Itapetinga-Valadares and Mata-Agreste regions. Guzerá Females of production regions Gado-Algodão and Sertão have common asymptotic weight, as well as the regions of Itapetinga-Valadares and Serra Geral da Bahia, while the maturing rate is common in Mata-Agreste, Itapetinga-Valadares and Serra Geral da Bahia regions.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T18:25:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_RODRIGO_GONCALVES_DOS_SANTOS.pdf: 6839263 bytes, checksum: 07199d3960c2b9f908a0db5361956414 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T18:25:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_RODRIGO_GONCALVES_DOS_SANTOS.pdf: 6839263 bytes, checksum: 07199d3960c2b9f908a0db5361956414 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / CAPES / Nas últimas décadas, diversos autores têm introduzido novas distribuições e em especial, novas classes de distribuições. O objetivo é obter melhoria nos ajustes de modelos aos diferentes tipos de dados. Algumas áreas importantes com esse objetivo são confiabilidade e análise de sobrevivência. Além disso, novas técnicas de otimização, como a metaheurística, implementadas em software gratuitos como o R, conjuntamente com o avanços computacionais permitiram maior velocidade no tratamento de modelos com muitos parâmetros. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma nova família de distribuição e um novo modelo com cinco parâmetros. A nova família foi baseada no gerador de Alzaatreh, usando como distribuição base a distribuição Burr XII. Propriedades gerais para esta família foram obtidas, além de duas aplicações a dados reais de duas distribuições pertencentes à família. O novo modelo para tempo de vida foi desenvolvido a partir da composição da distribuição taxa de falha linear generalizada na família exponencializada generalizada. Algumas propriedades do modelo, como momentos ordinários, incompletos e ponderados por probabilidade e função geratriz foram obtidas. Duas aplicações a dados reais foram realizadas mostrando o potêncial da nova distribuição. / In recent decades, various authors have introduced new distributions and especially, new classes of distributions. The objective is to obtain best fitting models to the different types of data. Important areas the same objective are reliability and survival analysis. In addition, new optimization techniques, as meta-heuristics, implemented in free software as R, together with computational advances have allowed increased speed in the treatment of the models with many parameters. In this context, this thesis presents a new family of distributions and a new five-parameter model. The new family was based on the Alzaatreh’s generator, using as baseline the Burr XII distribution. General properties were obtained for this family, as well as two applications to real data of two distributions belonging to the family. The new lifetime model was developed from the composition of the generalized linear failure rate distribution in the exponentiated generalized family. Some properties of the new model as ordinary, incomplete and probability weighted moments and generating function were obtained. Two applications to real data were performed showing the potential of the new distribution.