• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  Bookmark and Share
Master's Dissertation
Full name
Luisa Hebling
Knowledge Area
Date of Defense
São Carlos, 2021
Conceição, Katiane Silva (President)
Matos, Larissa Avila
Souza, Anderson Luiz Ara
Title in Portuguese
Distribuições discretas para duas observações inflacionadas
Keywords in Portuguese
Dados de contagem
Dados inflacionados
Distribuição hurdle
Distribuição série de potência
Medidas de evidências
Abstract in Portuguese
Dados de contagem são frequentemente encontrados em muitas aplicações reais e algumas observações podem ocorrer no conjunto de dados em uma quantidade excessiva. Em muitos problemas reais é bastante comum o conjunto de dados contenha excessos de observações com valores zero e um. Em um contexto mais geral, define-se k1 e k2 como observações de um particular conjunto de dados que apresentam discrepância (excesso) nas suas frequências, tornando a modelagem a partir de distribuições discretas tradicionais inadequada. Assim, o principal objetivo deste trabalho é propor a família de distribuições Série de Potência k1 e k2 Inflacionada, visando modelar adequadamente conjuntos de dados que apresentam discrepância nas observações k1 e k2. Para estimação dos parâmetros consideramos a abordagem clássica, com o método da máxima verossimilhança, utilizando a versão hurdle das distribuições. Algumas aplicações envolvendo conjuntos de dados reais serão apresentadas.
Title in English
Discrete distributions for two inflated observations
Keywords in English
Count data
Evidence measures
Hurdle distribuition
Inflated data
Power series distribution
Abstract in English
Count data is often found in many real applications and some observations may occur in the data set in an excessive amount. In many real problems it is quite common for the data set to contain excesses of zero and one observations. In a more general context, k1 and k2 are defined as observations of a particular data set that have discrepancy (excess) in their frequencies, making modeling from traditional discrete distributions inappropriate. Thus, the main objective of this work is to propose the k1 and k2 Inflated Power Series family of distributions, aiming to model data sets that present such discrepancy in the observations k1 and k2. In order to estimate the parameters we consider classical approach, with the maximum likelihood method, using a hurdle version of distributions. Some applications considering real data sets will be presented
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.