@PHDTHESIS{ 2014:1420078532,
 	title = {Método gerador de distribuições e classes de distribuições probabilísticas},
 	year = {2014},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4542",
 	abstract = "Este trabalho divide-se em cinco capítulos. No primeiro trazemos a introdução que contém os objetivos e a relevância deste estudo. No segundo, temos a revisão da literatura em que apresentamos o estado da arte deste campo do conhecimento e fazemos um apanhado das distribuições mais utilizadas que são base para as que generalizamos em capítulos posteriores. No terceiro capítulo, apresenta-se o método gerador, que é um teorema proposto com 7 corolários, que estende o processo de construções de distribuições de probabilidades, a fim de que as classes de distribuições sejam construídas a partir de funções monotônicas univariadas pré-definidas e distribuições conhecidas. No quarto capítulo foi trabalhado semelhantemente ao terceiro, entretanto, a construção se deu a partir das funções monotônicas multivariadas pré-definidas e distribuições multivariadas conhecidas. Também foi realizado o desenvolvimento das novas distribuições probabilísticas e novas funções geradoras de classes de distribuições probabilísticas. Ilustramos a potencialidade da nova distribuição de probabilidade univariada aqui proposta através de uma aplicação ao conjunto de dados reais de excessos de picos de enchentes apresentado em Choulakian e Stephens (2001). Para uma aplicação da nova distribuição multivariada proposta, utilizou-se a base de dados de medidas da Flor de Iris apresentada no trabalho de Fisher (1936). São comparados seis modelos e para a seleção desses modelos, foram utilizados o Critério de Informação de Akaike (AIC), o Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc), o Critério de Informação Bayesiano (BIC), o Critério de Informação Hannan Quinn (HQIC) e as estatísticas de Cramer Von-Mises e de Anderson-Darling para avaliar o ajuste dos modelos. Por fim, apresentamos as conclusões a partir das análises e comparações dos resultados obtidos e direções a trabalhos futuros.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}