Uma nova classe de distribuições e um novo modelo para tempo de vida: propriedades e aplicações
Nas últimas décadas, diversos autores têm introduzido novas distribuições e em especial, novas classes de distribuições. O objetivo é obter melhoria nos ajustes de modelos aos diferentes tipos de dados. Algumas áreas importantes com esse objetivo são confiabilidade e análise de sobrevivência. Além d...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17303 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17303 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Estatística aplicada Distribuição de probabilidades Momentos ordinários. Máxima verossimilhança |
| Sumario: | Nas últimas décadas, diversos autores têm introduzido novas distribuições e em especial, novas classes de distribuições. O objetivo é obter melhoria nos ajustes de modelos aos diferentes tipos de dados. Algumas áreas importantes com esse objetivo são confiabilidade e análise de sobrevivência. Além disso, novas técnicas de otimização, como a metaheurística, implementadas em software gratuitos como o R, conjuntamente com o avanços computacionais permitiram maior velocidade no tratamento de modelos com muitos parâmetros. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma nova família de distribuição e um novo modelo com cinco parâmetros. A nova família foi baseada no gerador de Alzaatreh, usando como distribuição base a distribuição Burr XII. Propriedades gerais para esta família foram obtidas, além de duas aplicações a dados reais de duas distribuições pertencentes à família. O novo modelo para tempo de vida foi desenvolvido a partir da composição da distribuição taxa de falha linear generalizada na família exponencializada generalizada. Algumas propriedades do modelo, como momentos ordinários, incompletos e ponderados por probabilidade e função geratriz foram obtidas. Duas aplicações a dados reais foram realizadas mostrando o potêncial da nova distribuição. |
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