Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUZA, Glaucia Tadu de
Data de Publicação: 2016
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/tede2/5125
Resumo: We propose a new generator of continuous distributions with three extra parameters called the Beta ( (1 − G), (1 − )G + ), which generalizes the Beta-G class. Some special cases are presented. The new density function can be expressed as a difference of linear combinations of exponentiated densities based on the same baseline distribution. Various structural properties of the new class, which hold for any baseline model, are derived including explicit expressions for the moments of order n, the moment generating function, the characteristic function, central moments of order n, the general coefficient, the mean deviations, residual life function, reverse life function and order statistics. We discuss estimation of the model parameters by maximum likelihood and provide an application to a real data set.
id URPE_ecd2a06d7a7d0f3362d316178ef8cc91
oai_identifier_str oai:tede2:tede2/5125
network_acronym_str URPE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
repository_id_str
spelling OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa deBRITO, Cícero Carlos Ramos deSILVA, Frank Sinatra Gomes daSILVA, Ronaldo Venâncio dahttp://lattes.cnpq.br/7098069637760453SOUZA, Glaucia Tadu de2016-08-01T12:23:27Z2016-03-04SOUZA, Glaucia Tadu de. Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade. 2016. 81 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5125We propose a new generator of continuous distributions with three extra parameters called the Beta ( (1 − G), (1 − )G + ), which generalizes the Beta-G class. Some special cases are presented. The new density function can be expressed as a difference of linear combinations of exponentiated densities based on the same baseline distribution. Various structural properties of the new class, which hold for any baseline model, are derived including explicit expressions for the moments of order n, the moment generating function, the characteristic function, central moments of order n, the general coefficient, the mean deviations, residual life function, reverse life function and order statistics. We discuss estimation of the model parameters by maximum likelihood and provide an application to a real data set.Propusemos um novo gerador de distribuições contínuas com três parâmetros adicionais chamado Beta ( (1−G), (1− )G+ ), que generaliza a classe Beta-G. Alguns casos especiais são apresentados. A nova função densidade pode ser expressa como uma diferença de combinações lineares de densidades exponencializadas através da mesma distribuição-base. Várias propriedades estruturais da nova classe, as quais valem para qualquer distribuiçãobase são derivadas, incluindo expressões explicitas para os momentos de ordem n, função geradora de momentos, função característica, momentos centrais de ordem n, coeficiente geral, desvios médios, função de vida residual, função de vida reversa e estatísticas de ordem. Discutimos a estimação dos parâmetros do modelo através do método de máxima verossimilhança e fornecemos uma aplicação a um conjunto de dados reais.Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2016-08-01T12:23:27Z No. of bitstreams: 1 Glaucia Tadu de Souza.pdf: 877784 bytes, checksum: ccbab2806d7ec089da4ec4976e11ce8e (MD5)Made available in DSpace on 2016-08-01T12:23:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Glaucia Tadu de Souza.pdf: 877784 bytes, checksum: ccbab2806d7ec089da4ec4976e11ce8e (MD5) Previous issue date: 2016-03-04Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal Rural de PernambucoPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística AplicadaUFRPEBrasilDepartamento de Estatística e InformáticaDistribuição generalizadaMáxima verossimilhançaBeta-GGeneralized distributionMaximum likelihoodCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICANova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis768382242446187918600600600600-6774555140396120501-58364078281851435172075167498588264571info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5125/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51ORIGINALGlaucia Tadu de Souza.pdfGlaucia Tadu de Souza.pdfapplication/pdf877784http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5125/2/Glaucia+Tadu+de+Souza.pdfccbab2806d7ec089da4ec4976e11ce8eMD52tede2/51252016-08-01 09:23:27.599oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2024-05-28T12:32:38.389545Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
dc.title.por.fl_str_mv Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
title Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
spellingShingle Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
SOUZA, Glaucia Tadu de
Distribuição generalizada
Máxima verossimilhança
Beta-G
Generalized distribution
Maximum likelihood
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
title_short Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
title_full Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
title_fullStr Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
title_full_unstemmed Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
title_sort Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
author SOUZA, Glaucia Tadu de
author_facet SOUZA, Glaucia Tadu de
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa de
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv BRITO, Cícero Carlos Ramos de
dc.contributor.advisor-co2.fl_str_mv SILVA, Frank Sinatra Gomes da
dc.contributor.referee1.fl_str_mv SILVA, Ronaldo Venâncio da
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7098069637760453
dc.contributor.author.fl_str_mv SOUZA, Glaucia Tadu de
contributor_str_mv OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa de
BRITO, Cícero Carlos Ramos de
SILVA, Frank Sinatra Gomes da
SILVA, Ronaldo Venâncio da
dc.subject.por.fl_str_mv Distribuição generalizada
Máxima verossimilhança
Beta-G
topic Distribuição generalizada
Máxima verossimilhança
Beta-G
Generalized distribution
Maximum likelihood
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Generalized distribution
Maximum likelihood
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
description We propose a new generator of continuous distributions with three extra parameters called the Beta ( (1 − G), (1 − )G + ), which generalizes the Beta-G class. Some special cases are presented. The new density function can be expressed as a difference of linear combinations of exponentiated densities based on the same baseline distribution. Various structural properties of the new class, which hold for any baseline model, are derived including explicit expressions for the moments of order n, the moment generating function, the characteristic function, central moments of order n, the general coefficient, the mean deviations, residual life function, reverse life function and order statistics. We discuss estimation of the model parameters by maximum likelihood and provide an application to a real data set.
publishDate 2016
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-08-01T12:23:27Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-03-04
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SOUZA, Glaucia Tadu de. Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade. 2016. 81 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5125
identifier_str_mv SOUZA, Glaucia Tadu de. Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade. 2016. 81 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
url http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5125
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv 768382242446187918
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
600
600
dc.relation.department.fl_str_mv -6774555140396120501
dc.relation.cnpq.fl_str_mv -5836407828185143517
dc.relation.sponsorship.fl_str_mv 2075167498588264571
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Departamento de Estatística e Informática
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron:UFRPE
instname_str Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron_str UFRPE
institution UFRPE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
bitstream.url.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5125/1/license.txt
http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5125/2/Glaucia+Tadu+de+Souza.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv bd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468
ccbab2806d7ec089da4ec4976e11ce8e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.br
_version_ 1810102222430666752