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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2014.tde-12082014-150647
Documento
Autor
Nome completo
Edleide de Brito
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2014
Orientador
Banca examinadora
Demetrio, Clarice Garcia Borges (Presidente)
Candolo, Cecilia
Andrade Filho, Mário de Castro
Cordeiro, Gauss Moutinho
Silveira, Liciana Vaz de Arruda
Título em português
Algumas novas distribuições: desenvolvimento e aplicações
Palavras-chave em português
Distribuição Burr XII
Distribuição Gumbel
Distribuição Marshall-Olkin
Matriz de informação observada
Máxima verossimilhança
Resumo em português
Nos últimos anos, diversos autores têm concentrado seus esforços na generalização de distribuições de probabilidades obtendo, dessa forma, maior flexibilidade e, consequentemente, ganho na análise de dados e na capacidade de incorporar um grande número de sub-modelos nas distribuições generalizadas. Neste trabalho, serão apresentadas duas novas distribuições de probabilidade: McGumbel e gama Burr XII; e uma nova família de distribuições de probabilidade: Marshall-Olkin binomial negativa. Algumas propriedades das novas distribuições são apresentadas e o método de máxima verossimilhança foi utilizado para estimar os parâmetros dos modelos propostos.
Título em inglês
The new distributions: development and applications
Palavras-chave em inglês
Burr XII distribution
Gumbel Distribution
Marshall-Olkin distribution
Maximum likelihood
Observed information matrix
Resumo em inglês
In recent years, several authors have concentrated their efforts on the generalization of probability distributions obtained in this way more flexibility and hence gain in data analysis and the ability to incorporate a large number of sub-models in the generalized distributions. In this work, two new probability distributions will be presented: MacDonald Gumbel and gamma Burr XII; and a new family of probability distributions: negative binomial Marshall-Olkin. Some properties of the new distributions are presented and the method of maximum likelihood was used to estimate the parameters of the proposed models.
 
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Edleide_de_Brito.pdf (3.19 Mbytes)
Data de Publicação
2014-08-19
 
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