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Previous issue date: 2014 / Este trabalho está dividido em quatro capítulos independentes. Nos Capítulos 2 e 3 propomos
extensões para a distribuição Weibull. A primeira delas, com cinco parâmetros, é uma
composição das distribuições beta e Weibull Poisson. Essa nova distribuição tem como submodelos
algumas importantes distribuições descritas na literatura e outras ainda não discutidas
tais como: bata exponencial Poisson, Weibull Poisson exponencializada, Rayleigh Poisson exponencializada,
beta Weibull, Weibull, exponencial, entre outras. Obtemos algumas propriedades
matemáticas tais como momentos ordinários e incompletos, estatísticas de ordem e seus momentos
e entropia de Rényi. Usamos o método da máxima verossimilhança para obter estimativas
dos parâmetros. A potencialidade desse novo modelo é mostrada por meio de um conjunto de
dados reais. A segunda extensão, com quatro parâmetros, é uma composição das distribuições
Poisson generalizada e Weibull, tendo a Poisson generalizada exponencial, a Rayleigh Poisson,
Weibull Poisson e Weibull como alguns de seus sub-modelos. Várias propriedades matemáticas
foram investigadas, incluíndo expressões explícitas para os momentos ordinários e incompletos,
desvios médios, função quantílica, curvas de Bonferroni e Lorentz, con abilidade e as entropias
de Rényi e Shannon. Estatísticas de ordem e seus momentos são investigados. A estimativa de
parâmetros é feita pelo método da máxima verossimilhança e é obtida a matriz de informação
obsevada. Uma aplicação a um conjunto de dados reais mostra a utilidade do novo modelo. Nos
dois últimos capítulos propomos duas novas classes de distribuições. No Capítulo 4 apresentamos
a família G- Binomial Negativa com dois parâmetros extras. Essa nova família inclui como caso
especial um modelo bastante popular, a Weibull binomial negativa, discutida por Rodrigues et
al.(Advances and Applications in Statistics 22 (2011), 25-55.) Algumas propriedades matemáticas
da nova classe são estudadas, incluindo momentos e função geradora. O método de máxima
verossimilhança é utilizado para obter estimativas dos parâmetros. A utilidade da nova classe
é mostrada através de um exemplo com conjuntos de dados reais. No Capítulo 5 apresentamos
a classe Zeta-G com um parâmetro extra e algumas nova distribuições desta classe. Obtemos
expressões explícitas para a função quantílica, momentos ordinários e incompletos, dois tipos de
entropia, con abilidade e momentos das estatísticas de ordem. Usamos o método da máxima
verossimilhança para estimar os parâmetros e a utilidade da nova classe é exempli cada com um
conjunto de dados reais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12240 |
| Date | 31 January 2014 |
| Creators | PAIXÃO, Ana Carla Percontini da |
| Contributors | SANTOS, Josenildo dos, CORDEIRO, Gauss Moutinho |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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