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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSOUZA, Glaucia Tadu de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7098069637760453por
dc.contributor.advisor1OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa de-
dc.contributor.advisor-co1BRITO, Cícero Carlos Ramos de-
dc.contributor.advisor-co2SILVA, Frank Sinatra Gomes da-
dc.contributor.referee1SILVA, Ronaldo Venâncio da-
dc.date.accessioned2016-08-01T12:23:27Z-
dc.date.issued2016-03-04-
dc.identifier.citationSOUZA, 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.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5125-
dc.description.resumoPropusemos 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.por
dc.description.abstractWe 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.eng
dc.description.provenanceSubmitted 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)eng
dc.description.provenanceMade 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: 2016-03-04eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectDistribuição generalizadapor
dc.subjectMáxima verossimilhançapor
dc.subjectBeta-Gpor
dc.subjectGeneralized distributioneng
dc.subjectMaximum likelihoodeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titleNova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidadepor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada

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