Uma abordagem Bayesiana para distribuição Weibull inversa generalizada

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Autor(a) principal: GUSMÃO, Felipe Ricardo Santos de
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Texto Completo: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4979
Resumo: The distribution inverse Weibull is suitable for modeling failure rates which are quite common in reliability and biological studies. In this work a new three-parameter distribution generalized inverse Weibull with decreasing and unimodal failure rate is introduced.We provide a comprehensive treatment of the mathematical properties of the generalized inverse Weibull and derive expressions for its moment generating function and the rth generalized moment. We also discuss maximum likelihood estimation and we provide formulae for the elements of the Observed information matrix, we also made an bayesian approach for this new distribution and an applied was made for a real data set for the methods classicand bayes.
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We also discuss maximum likelihood estimation and we provide formulae for the elements of the Observed information matrix, we also made an bayesian approach for this new distribution and an applied was made for a real data set for the methods classicand bayes.A distribuição Weibull inversa tem a habilidade de modelar funções de risco com forma unimodal que são bastante comuns em estudos biológicos e de confiabilidade. Uma nova distribuição Weibull inversa generalizada tri-paramétrica com taxa de falha decrescente e unimodal é proposta. Um compreensivo tratamento das propriedades matemáticas de Weibull inversa generalizada é provido e foi encontrado expressões para suas funções geradoras de momentos e o r-ésimo momento generalizado foi determinado. Também discutimos a estimação de máxima verossimilhança e as fórmulas para os elementos da matriz de informação observada. Uma abordagem bayesiana para esta nova distribuição foi proposta e exemplificada, modelando um conjunto de dados agrários pelos métodos clássico e bayesiano.Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T18:47:06Z No. of bitstreams: 1 Felipe Ricardo Santos de Gusmao.pdf: 1373394 bytes, checksum: 39658b579d3dd694736ba6792319191b (MD5)Made available in DSpace on 2016-07-05T18:47:06Z (GMT). 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