Modelo geométrico de ordem k correlacionado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Roberta de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11914
Resumo: In this work we propose the correlated geometric distribution of order k, k≥1, with parameters π and ρ; π ∈(0,1), max{−1,−1−π π } ≤ρ < 1, as an extension of the generalized geometric distribution proposed by Philippou e Muwafi (1980) and considering the ideas of Kolev, Minkova e Neytchev (2000) for generalizations of discrete distributions by including an additional parameter ρ. Thus, it is also a re-reading of the geometric distribution of order k by Aki e Hirano (1993). Some properties of the proposed distribution are presented. Regression models are developed using classical and Bayesian estimation methods. Simulated data studies show the behavior of the distributions and some properties of the estimators. The main motivation in this research, besides contribute to generalizations of discrete distributions, is to propose na alternative analysis and even more suitable for real data, since the effect of the individual correlation is taken into account through the existence of the parameter. The fitted models are evaluated and the residual analysis and diagnosis of influence or divergence are also presented.
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Some properties of the proposed distribution are presented. Regression models are developed using classical and Bayesian estimation methods. Simulated data studies show the behavior of the distributions and some properties of the estimators. The main motivation in this research, besides contribute to generalizations of discrete distributions, is to propose na alternative analysis and even more suitable for real data, since the effect of the individual correlation is taken into account through the existence of the parameter. The fitted models are evaluated and the residual analysis and diagnosis of influence or divergence are also presented.Neste trabalho propomos a distribuição geométrica de ordem k correlacionada, k≥1, de parâmetros π e ρ; π ∈(0,1), max{−1,−1−π π } ≤ ρ < 1, como uma extensão da generalização da distribuição geométrica proposta por Philippou e Muwafi (1980) e utilizando as ideias de Kolev, Minkova e Neytchev (2000) para generalizações de distribuições discretas provenientes de sequências de variáveis binárias. Sendo assim, é também uma releitura da distribuição geométrica de ordem k apresentada por Aki e Hirano (1993). Algumas propriedades da distribuição são demonstradas. Modelos de regressão foram desenvolvidos por ambos os métodos de estimação, clássico e bayesiano. Estudos de dados simulados mostram o comportamento das distribuições e algumas propriedades dos estimadores. A principal motivação em propor este modelo, além de contribuir para generalizações de distribuições discretas, é ter uma alternativa ainda mais adequada para análise de dados reais, pois considera-se o efeito da correlação individual existente pelo parâmetro ρ. Os ajustes dos modelos foram avaliados e análise de resíduos e de diagnóstico de influência ou divergência também é apresentada.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarDistribuições discretas generalizadasDistribuição geométrica correlacionadaDistribuição geométrica de ordem kModelos de regressãoAnálise de diagnósticoGeneralized discrete distributionsCorrelated geometric distributionGeometric distribution of order kRegression modelsRegression diagnosticsCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAModelo geométrico de ordem k correlacionadoCorrelated geometric model of order kinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis60060084611362-11c0-4efd-b118-a7df9999df87info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTese_Roberta Souza_vfinal.pdfTese_Roberta Souza_vfinal.pdfapplication/pdf2573772https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/1/Tese_Roberta%20Souza_vfinal.pdf97a5d9c7d20956922b559a23967eb0e6MD51CartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdfCartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdfapplication/pdf608746https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/2/CartaComprovantePIPGES-Roberta%20Souza.pdfa764951bbc299e1f938c3fef4705b7f9MD52TEXTTese_Roberta Souza_vfinal.pdf.txtTese_Roberta Souza_vfinal.pdf.txtExtracted texttext/plain254037https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/3/Tese_Roberta%20Souza_vfinal.pdf.txt93a4185bb633699b2f374d0ac029b14cMD53CartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdf.txtCartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdf.txtExtracted texttext/plain1283https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/5/CartaComprovantePIPGES-Roberta%20Souza.pdf.txtd08e6c875c084e296083420884c46948MD55THUMBNAILTese_Roberta Souza_vfinal.pdf.jpgTese_Roberta Souza_vfinal.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12019https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/4/Tese_Roberta%20Souza_vfinal.pdf.jpgc4e4d18d3bd56ef7919dbb1e43c0b388MD54CartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdf.jpgCartaComprovantePIPGES-Roberta Souza.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13211https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/11914/6/CartaComprovantePIPGES-Roberta%20Souza.pdf.jpg08c4150bf84673dfb57457776c26d172MD56ufscar/119142023-09-18 18:31:45.371oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/11914Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:45Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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