Nova generalização para a classe Beta-G de distribuições de probabilidade
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 exponencia...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:tede2:tede2/5125 |
| Acesso em linha: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5125 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Distribuição generalizada Máxima verossimilhança Beta-G Generalized distribution Maximum likelihood CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
| Resumo: | 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. |
|---|