Inferência no modelo potência normal bimodal assimétrico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Siroky, Andressa Nunes
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49392
Resumo: Este trabalho é um estudo adicional do modelo recém proposto por Bolfarine et al. (2013), a saber, o modelo Potência Normal Bimodal Assimétrico (PNBA). Após uma revisão das propriedades básicas do referido modelo, os seguintes pontos foram abordados: desenvolvimento de um algoritimo para geração de números aleatórios PNBA, comparação dos métodos de máxima verossimilhança e de momentos em pequenas amostras e uma investigação inicial de um método de reamostragem (bootstrap) para comparar duas populações PNBA. Dificuldades numéricas relacionadas à estimação de máxima verossimilhança devido a máximos locais na função de verossimilhança foram discutidos. Finalmente, uma aplicação a dados reais ilustrou o uso do modelo.
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Após uma revisão das propriedades básicas do referido modelo, os seguintes pontos foram abordados: desenvolvimento de um algoritimo para geração de números aleatórios PNBA, comparação dos métodos de máxima verossimilhança e de momentos em pequenas amostras e uma investigação inicial de um método de reamostragem (bootstrap) para comparar duas populações PNBA. Dificuldades numéricas relacionadas à estimação de máxima verossimilhança devido a máximos locais na função de verossimilhança foram discutidos. Finalmente, uma aplicação a dados reais ilustrou o uso do modelo.This work is a further study of the model recently proposed by Bolfarine et al. (2013), the Bimodal Asymmetric Power Normal model (PNBA). After a review of the basic properties of this model, the following points were approached: development of an algorithm for PNBA random number generation, comparison of maximum likelihood and method of moments in small samples and a first investigation of a resampling method (bootstrap) to compare two PNBA populations. Numerical difficulties related to maximum likelihood estimation due to local maxima in the likelihood function were discussed. Finally, an application to real data illustrated the use of the model.Universidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-graduação em Matemática Aplicada e EstatísticaUFRNBrasilCentro de Ciências Extas e da TerraCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADAAssimetriaBimodalidadePotência NormalMáxima verossimilhançaMétodo de momentosAlgoritmo de rejeiçãoVerossimilhança perfiladaBootstrapInferência no modelo potência normal bimodal assimétricoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALInferênciaModeloPotencia_Siroky_2013.pdfInferênciaModeloPotencia_Siroky_2013.pdfapplication/pdf29256838https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49392/1/Infer%c3%aanciaModeloPotencia_Siroky_2013.pdffb2272aafae1e5bef494bbd96ad8e1f7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49392/2/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD52123456789/493922022-09-22 10:46:55.883oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-09-22T13:46:55Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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