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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/23337
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCorpes, Gedeao do Nascimento-
dc.date.accessioned2022-07-08T19:11:34Z-
dc.date.available2021-09-16-
dc.date.available2022-07-08T19:11:34Z-
dc.date.issued2021-07-14-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/23337-
dc.description.abstractThe probability distributions whether discrete or continuous can encounter barriers when we talk about data that contains "zeros in excess" LORD et al. (2005). In order for these distributions to measure such data, mixed distributions called inflated distributions are created. The way in which this inflation will occur will depend of the distribution support set . In this research, we propose the construction of the zero inflated beta prime distribution (BPIZ) from the reparametrization presented in BOURGUIGNON et al. (2018). We also determined maximum likelihood estimators and confidence intervals for the model BPIZ. We evaluate numerically estimators and confidence intervals where we check its asymptotic eficiency. Finally, we performed an application to check also its applicability in relation to real data.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2022-06-22T10:39:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) GedeãoDoNascimentoCorpes_Dissert.pdf: 1448514 bytes, checksum: 70d4d3efe7ed6a83333e9bd5288d4083 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2022-07-08T19:11:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) GedeãoDoNascimentoCorpes_Dissert.pdf: 1448514 bytes, checksum: 70d4d3efe7ed6a83333e9bd5288d4083 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-07-08T19:11:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) GedeãoDoNascimentoCorpes_Dissert.pdf: 1448514 bytes, checksum: 70d4d3efe7ed6a83333e9bd5288d4083 (MD5) Previous issue date: 2021-07-14en
dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectDistribuições inflacionadaspt_BR
dc.subjectDistribuição beta primept_BR
dc.subjectEstimadores de máxima verossimilhançapt_BR
dc.subjectIntervalo de confiançapt_BR
dc.subjectSimulação de Monte Carlopt_BR
dc.subjectInflated Distributionpt_BR
dc.subjectBeta prime distributionpt_BR
dc.subjectMaximum likelihood estimatorspt_BR
dc.subjectConfidence intervalpt_BR
dc.subjectMonte Carlo simulationpt_BR
dc.titleDistribuição beta prime inflacionada em zeropt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Pereira, Tarciana Liberal-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2198188215129698pt_BR
dc.contributor.advisor2Souza, Tatiene Correia de-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4055146648812877pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8143241069659833pt_BR
dc.description.resumoAs distribuições de probabilidade, sejam elas discretas ou contínuas, podem encontrar barreiras quando falamos de dados que contenham "zeros em excessos" LORD et al. (2005). Para que essas distribuições possam mensurar tais dados, criam-se distribuições mistas chamadas de distribuições inflacionadas. A forma como esse in acionamento vai ocorrer dependerá do conjunto suporte da distribui- ção. Nesta pesquisa, propomos a construção da distribuição beta prime in acionada em zero (BPIZ) a partir da reparametrização apresentada em BOURGUIGNON et al. (2018). Determinamos também estimadores de máxima verossimilhança e intervalos de confiança para o modelo BPIZ. Avaliamos numericamente os estimadores e os intervalos de confiança, onde verificamos sua eficiência assintótica. Por fim, realizamos uma aplicação para verificar, também, sua aplicabilidade em relação à dados reais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática Computacional

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