Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T18:15:43Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_sem_assinatura.pdf: 1301780 bytes, checksum: f48ff1f9bc305840355472e3167b0a72 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T18:15:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_sem_assinatura.pdf: 1301780 bytes, checksum: f48ff1f9bc305840355472e3167b0a72 (MD5) Previous issue date: 2016-02-24 / CAPES / Nas últimas dé adas, diversas novas distribuições de probabilidade vêm sendo estudadas e apli adas a onjuntos de dados reais. Espe i amente, modelos de mistura entre distribui- ções têm sido empregados em apli ações ujos dados resultantes requerem modelos om alta exibilidade. Neste trabalho, uma nova distribuição hamada Composta Poisson- Trun ada Gama é proposta. Este modelo tem três parâmetros e sua densidade é dada por uma mistura in nita de densidades gamas om pesos de nidos pela probabilidade de massa da distribuição Poisson-Trun ada. Algumas propriedades estatísti as são estuda- das: função de ris o, função ara terísti a, função geradora de momentos, momentos e função geradora de umulantes. Três métodos de estimação são propostos e analisados para a nova distribuição: por momentos, por máxima verossimilhança via algoritmo EM e pela função ara terísti a empíri a. Além disso, apresentamos um estudo de simulação via Monte Carlo em que omparamos estes três métodos de estimação. Finalmente, uma apli ação a dados reais de uma imagem SAR é realizada. Resultados de orrentes dos estudos de simulação sugerem que o método de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM tem uma melhor performan e. Além disso, a análise dos dados reais indi am que o modelo proposto pode superar distribuições estendidas da literatura. / In re ent de ades, many new probability distributions have been studied and applied to real data sets. Spe i ally, mixture models between distributions have been used in appli ations whose resulting data requires models with high exibility. In this work, a new distribution alled Compound Poisson-Trun ated Gamma is proposed. This model has three parameters and its density is given by an in nite mixture of gamma densities, where the weights are given by the probability mass fun tion of the Poisson-Trun ated distribution. Some statisti al properties are studied: risk fun tion, hara teristi fun - tion, moment generating fun tion, moments and umulants generating fun tion. Three estimation methods are proposed and analyzed for the new distribution: by moments, by maximum likelihood via EM algorithm and by empiri al hara teristi fun tion. In addi- tion, we present a Monte Carlo simulation study where we ompare these three estimation methods. Finally, an appli ation to real data of a SAR image is performed. Results from the simulation study suggest that the method of maximum likelihood estimation via EM algorithm has a better performan e. Moreover, the analysis of real data indi ates that the proposed model an over ome extended distributions from the literature.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2006. / Texto parcialmente liberado pelo autor. / Submitted by Mariana Fonseca Xavier Nunes (nanarteira@hotmail.com) on 2010-09-09T14:52:09Z No. of bitstreams: 1 2006_Fabiana Tristão de Santana.pdf: 75435 bytes, checksum: 2777ef679b58fd449d48366130edefd7 (MD5) / Rejected by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br), reason: on 2010-09-09T14:58:32Z (GMT) / Submitted by Mariana Fonseca Xavier Nunes (nanarteira@hotmail.com) on 2010-09-13T17:11:52Z No. of bitstreams: 1 2006_Fabiana Tristão de Santana.pdf: 75435 bytes, checksum: 2777ef679b58fd449d48366130edefd7 (MD5) / Approved for entry into archive by Carolina Campos(carolinacamposmaia@gmail.com) on 2010-09-28T12:51:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_Fabiana Tristão de Santana.pdf: 75435 bytes, checksum: 2777ef679b58fd449d48366130edefd7 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-09-28T12:51:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_Fabiana Tristão de Santana.pdf: 75435 bytes, checksum: 2777ef679b58fd449d48366130edefd7 (MD5) Previous issue date: 2006 / Neste trabalho, estudamos as propriedades assintóticas das caudas de somas de variáveis aleatórias, independentes e com função de distribuição comum subexponencial, ponderadas aleatoriamente. Além disso, apresentamos uma aplicação ao problema da probabilidade de ruína no tempo finito de um modelo de risco a tempo discreto. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work we study asymptotic properties of the tail probability of the randomly weighted sums of independent random variables with common subexponential distribution function. Moreover, an application to the finite time ruin probabilit problem in a discret time risk model is presented.

Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-18T15:40:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teruel_MariaBernadeteSanches_M.pdf: 4118708 bytes, checksum: 1e1bd93022b818a39a2e68951fb900b2 (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-01-20T14:28:41Z No. of bitstreams: 1 2016_SandroBarbosadeOliveira.pdf: 715956 bytes, checksum: b81a53b96acbf27ec06b16baf942a577 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-03-22T17:09:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_SandroBarbosadeOliveira.pdf: 715956 bytes, checksum: b81a53b96acbf27ec06b16baf942a577 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T17:09:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_SandroBarbosadeOliveira.pdf: 715956 bytes, checksum: b81a53b96acbf27ec06b16baf942a577 (MD5) / A distribuição de Poisson é uma das mais importantes distribuições de probabilidade, sendo amplamente utilizada para modelagem de dados provenientes de experimentos de contagem. Seu único parâmetro também sua média e sua variância, o que a torna inadequada para a modelagem de dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Nesta dissertação será apresentada a distribuição Touchard, uma generalização com dois parâmetros da Poisson, com a proposta de modelar dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Será também introduzido o modelo de regressão Touchard e uma generalização com três parâmetros. Diversas aplicações ilustraram como a distribuição Touchard pode ser uma alternativa competitiva para modelagem de dados não-Poisson, equiparando-se com as mais clássicas e recentes generalizações da Poisson. / The Poisson distribution, one of the most important distributions in probability theory, has been widely used to model count data. The Poisson distribution depends on a single parameter lambda. The expected value and variance of a Poisson-distributed random variable are both equal to lambda, so using standard Poisson model with under or overdispersed data may result in lack-of-fit. This dissertation presents a two-parameter extension of the Poisson distribution: the Touchard distribution. It is a flexible distribution that can account for both under- or overdispersion and concentration of zeros that are frequently found in non-Poisson count data. Touchard regression and three-parameter extension of the Poisson distribution will also be shown in this work. Several applications will illustrate the capabilities of this approach to be a useful model for assessing non- Poisson data.

Ingeniera Civil Eléctrica / Las fuerzas de seguridad requieren modelar patrones de riesgo asociados a la actividad delictual, para estudiar relaciones de causalidad y estimar dónde, y cuándo, un nuevo evento criminal puede ocurrir. Esta información se vuelve muy relevante a la hora de asignar recursos para mejorar la seguridad y evitar la ocurrencia de los delitos, y muchos modelos han sido creados con este propósito mediante una caracterización espacial de la las funciones de riesgo. Lamentablemente, dado que la evolución temporal del sistema delictual no se encuentra plenamente incorporada en el modelo del riesgo, en la mayor parte de los casos dichos modelos se vuelven obsoletos. En este Trabajo de Título se presenta un método empírico para la generación automática de funciones probabilísticas espaciales de riesgo, junto con un mecanismo para la caracterización de la evolución temporal de los focos de criminalidad. Este método utiliza información georeferenciada de incidentes criminales y servicios para aproximar la distribución espacial del riesgo a través de la suma de kernels Gaussianos. Por su parte, la caracterización de la evolución temporal del modelo se realiza mediante un algoritmo basado en los métodos secuenciales de Monte Carlo (también conocidos como filtros de partículas), incorporando recursivamente nuevas observaciones y aproximando una distribución mediante la posición de partículas en el plano. La utilización de datos reales para caracterizar el riesgo en cada coordenada del plano y las actualizaciones recursivas al incorporar más información, permiten estimar una distribución a posteriori que implícitamente incorpora la variable temporal. El modelo de riesgo obtenido puede utilizarse para definir un modelo de la predicción, actualizándolo con nuevos datos en el corto y largo plazo y modelando cambios en la distribución a medida que el entorno también cambia. Los resultados obtenidos con este método permiten afirmar que la mayor parte de los eventos futuros ocurren dentro de las áreas de riesgo modeladas, teniendo entonces el potencial de asistir en la asignación de recursos, mejorando los planes de intervención en las zonas de riesgo estimadas (labor táctica) y predichas (labor estratégica).

Contiene teoría y ejercicios de estadística aplicada.

Estadística descriptiva. 3. Probabilidad condicional

Dissertaçao (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Curso de Pós-Graduação em Matemática, Florianópolis, 1984 / Made available in DSpace on 2012-10-15T23:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0

El documento digital no refiere asesor / Plantea el problema epistemológico suscitado por la imposibilidad de formular leyes científicas-empíricas necesariamente verdaderas y con contenido informativo sobre los hechos. Señala que esto ha conducido a los epistemólogos a introducir el concepto de probabilidad para referirse al grado en que ha sido corroborada por la experiencia una ley científica. Analiza el modelo conocido como frecuencial sobre la base de las tesis de Reichembach y Von Mises. Expone los principales argumentos de los frecuencialistas, el cual es bastante matematizado y comúnmente usado por la estadística matemática. Aborda el modelo de rango teórico principal en Carnap. El concepto fundamental es el grado de confirmación que es definido semánticamente como una función de medida entre rangos. Expone un sistema formal de probabilidades sin interpretar. / Tesis

Submitted by Beatriz_ Estagiaria (marcianb@ig.com.br) on 2012-04-10T19:50:15Z No. of bitstreams: 1 000018685.pdf: 4402807 bytes, checksum: 30aab295ed5a0a3bb80e29c23b8ac5ab (MD5) / Made available in DSpace on 2012-04-10T19:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000018685.pdf: 4402807 bytes, checksum: 30aab295ed5a0a3bb80e29c23b8ac5ab (MD5) / Este trabalho, baseado na teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento do pensamento adolescente, visa continuar a mesma linha de investigação no que se refere à aquisição do conceito de probabilidade. O conceito de probabilidade na teoria piagetiana representando a intercepção do real e do possível, foi submetido, neste trabalho, a uma análise crítica e a um projeto de verificação experimental. Em termos teóricos, a crítica orientou-se para a relação entre os canais sensoriais receptores de informação e a organização do nível formal que permite elaborar relações de probabilidade. Importante papel foi atribuído ao estudo da manipulação - expressão direta da ação em seus níveis primordiais - como fator determinante de elaboração específica nas relações de probabilidade. Uma segunda vertente sociogênica do problema foi analisada em termos do nível sócio-econômico como fator que influencia o desenvolvimento do pensamento formal e especificamente a aquisição do conceito de probabilidade. Em termos de verificação experimental, constatou se a possibilidade de se definirem diversos estágios de desenvolvimento, chegando-se a classificar, de modo geral, os sujeitos em: aqueles que ainda não possuem habilidade de pensamento para solução de problema de probabilidade, aqueles que já apresentam tal habilidade, porém, são incapazes de generalização, e outros, em menor parte, que têm estabelecidas as estruturas operatórias do período lógico formal. Dentre estes grupos somente o último faz uso sistemático de estratégias corretas e corresponde aos sujeitos adolescentes do sexo masculino. Isto mostra que existe uma diferença nos resultados devido às diferenças sexuais a favor do sexo masculino e que a capacidade de lidar com relações probabilísticas se torna mais organizada e estruturada com o avanço da idade dos sujeitos. As variáveis ambientais exercem influência no rendimento do sujeito, os resultados variam de acordo com o meio socio econômico, favorecendo os de nível superior, isto é, permitindo-lhes um desenvolvimento normal. / This work, based on JEAN PIAGET'S theory on the development of adolescent thinking, aims to continue in the same line of investigation in relating to the acquisition of the concept of probability. The concept os probability in PIAGET'S theory, representing the interception of the real and the possible, was submitted to critical analysis and experimental verification. Theoretically, he critique oriented on the relation between the information sensory receptor canals and the organisation of standard levels that allow the elaboration of the relations of probability. An important role was attributed to the study of manipulation - a direct expression of action primary levels -as the determining factor of the specific elaboration in the relations of probability. A secondary social approach to the problem was analysed considering the socio-economic level as the factor influencing the development of formal thinking and specifically the acquisition of the concept of probability. Experimentally it verified the possibility of defining several different degrees of development; generally classified as follows: (i) subjects who do not have the thinking ability to solve a problem of probability, (ii) subjects although having such an ability are incapable of generalisation, (iii) subjects who possess on operational structure of logical formal thinking. Amongst these groups the latter, representing a minority, and all male adolescents, is the only one that uses systematically the correct strategies. This shows that there is a difference between the sexes, favouring the males in that capability of dealing with probabilistic problems becomes more organized and structured as they grow older. Various enviromental factors influence the output of the individual, the results vary with the socio-economic level, favouring the ones of higher standards, it allowing their normal development.