Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07062013-150103/
Resumo: Recentemente, Cordeiro e de Castro (2011) apresentaram uma classe generalizada baseada na distribuição Kumaraswamy (Kw-G). Essa classe de distribuições modela as formas de risco crescente, decrescente, unimodal e forma de U ou de banheira. Uma importante distribuição pertencente a essa classe é a distribuição Kumaraswamy Weibull modificada (KwMW) proposta por Cordeiro; Ortega e Silva (2013). Com isso foi utilizada essa distribuição para o desenvolvimento de algumas novas propriedades e análise bayesiana. Além disso, foi desenvolvida uma nova distribuição de probabilidade a partir da distribuição gama generalizada geométrica (GGG) que foi denominada de gama generalizada geométrica exponenciada (GGGE). Para a nova distribuição GGGE foram calculados os momentos, a função geradora de momentos, os desvios médios, a confiabilidade e as estatísticas de ordem. Desenvolveu-se o modelo de regressão log-gama generalizada geométrica exponenciada. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação da nova distribuição foi analisado um conjunto de dados reais.
id USP_29e52eb84a53c8125541d88b7bb7fb15
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-07062013-150103
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicaçõesDistributions of the generalized Kumaraswamy and exponentiated classes: properties and applicationsAnálise de sobrevivênciaDistribuições (Probabilidade)Distributions (Probability)Máxima verossimilhançaMaximum likelihoodModelos de regressãoRegression modelsSurvival analysisRecentemente, Cordeiro e de Castro (2011) apresentaram uma classe generalizada baseada na distribuição Kumaraswamy (Kw-G). Essa classe de distribuições modela as formas de risco crescente, decrescente, unimodal e forma de U ou de banheira. Uma importante distribuição pertencente a essa classe é a distribuição Kumaraswamy Weibull modificada (KwMW) proposta por Cordeiro; Ortega e Silva (2013). Com isso foi utilizada essa distribuição para o desenvolvimento de algumas novas propriedades e análise bayesiana. Além disso, foi desenvolvida uma nova distribuição de probabilidade a partir da distribuição gama generalizada geométrica (GGG) que foi denominada de gama generalizada geométrica exponenciada (GGGE). Para a nova distribuição GGGE foram calculados os momentos, a função geradora de momentos, os desvios médios, a confiabilidade e as estatísticas de ordem. Desenvolveu-se o modelo de regressão log-gama generalizada geométrica exponenciada. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação da nova distribuição foi analisado um conjunto de dados reais.Recently, Cordeiro and de Castro (2011) showed a generalized class based on the Kumaraswamy distribution (Kw-G). This class of models has crescent risk forms, decrescent, unimodal and U or bathtub form. An important distribution belonging to this class the Kumaraswamy modified Weibull distribution (KwMW), proposed by Cordeiro; Ortega e Silva (2013). Thus this distribution was used to develop some new properties and bayesian analysis. Furthermore, we develop a new probability distribution from the generalized gamma geometric distribution (GGG) which it is called generalized gamma geometric exponentiated (GGGE) distribution. For the new distribution we calculate the moments, moment generating function, mean deviation, reliability and order statistics. We define a log-generalized gamma geometric exponentiated regression model. The methods used to estimate the model parameters are: maximum likelihood and bayesian. Finally, we illustrate the potentiality of the new distribution by means of an application to a real data set.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCordeiro, Gauss MoutinhoDemetrio, Clarice Garcia BorgesBraga Junior, Antonio Carlos Ricardo2013-04-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07062013-150103/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:36Zoai:teses.usp.br:tde-07062013-150103Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
Distributions of the generalized Kumaraswamy and exponentiated classes: properties and applications
title Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
spellingShingle Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
Análise de sobrevivência
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Máxima verossimilhança
Maximum likelihood
Modelos de regressão
Regression models
Survival analysis
title_short Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
title_full Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
title_fullStr Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
title_full_unstemmed Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
title_sort Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações
author Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
author_facet Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cordeiro, Gauss Moutinho
Demetrio, Clarice Garcia Borges
dc.contributor.author.fl_str_mv Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de sobrevivência
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Máxima verossimilhança
Maximum likelihood
Modelos de regressão
Regression models
Survival analysis
topic Análise de sobrevivência
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Máxima verossimilhança
Maximum likelihood
Modelos de regressão
Regression models
Survival analysis
description Recentemente, Cordeiro e de Castro (2011) apresentaram uma classe generalizada baseada na distribuição Kumaraswamy (Kw-G). Essa classe de distribuições modela as formas de risco crescente, decrescente, unimodal e forma de U ou de banheira. Uma importante distribuição pertencente a essa classe é a distribuição Kumaraswamy Weibull modificada (KwMW) proposta por Cordeiro; Ortega e Silva (2013). Com isso foi utilizada essa distribuição para o desenvolvimento de algumas novas propriedades e análise bayesiana. Além disso, foi desenvolvida uma nova distribuição de probabilidade a partir da distribuição gama generalizada geométrica (GGG) que foi denominada de gama generalizada geométrica exponenciada (GGGE). Para a nova distribuição GGGE foram calculados os momentos, a função geradora de momentos, os desvios médios, a confiabilidade e as estatísticas de ordem. Desenvolveu-se o modelo de regressão log-gama generalizada geométrica exponenciada. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação da nova distribuição foi analisado um conjunto de dados reais.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-04-04
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07062013-150103/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07062013-150103/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256785050664960

Registros relacionados