Inferência estatística para o processo geométrico baseado na distribuição Birnbaum- Saunders Reparametrizada
Neste trabalho, investigamos o problema da inferência estatística para o processo geométrico (GP) quando a distribuição do tempo da primeira ocorrência for Birnbaum-Saunders Reparametrizada (RBS). Para isto, propomos um modelo intitulado GP-RBS capaz de atuar nesse problema. São obtidos os estim...
| Autor principal: | Souza, Naor Lima de |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/3229434997142742 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2021
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8110 |
| Resumo: |
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Neste trabalho, investigamos o problema da inferência estatística para o processo geométrico (GP)
quando a distribuição do tempo da primeira ocorrência for Birnbaum-Saunders Reparametrizada (RBS).
Para isto, propomos um modelo intitulado GP-RBS capaz de atuar nesse problema. São obtidos os
estimadores de máxima verossimilhança (EMV), estimadores via método dos momentos (EMM) e estimadores de
momentos modificados (MM) para os parâmetros do GP. Além disso, discutimos algumas propriedades
assintóticas importantes desses estimadores, como distribuição assintótica e consistência. Em seguida, realizamos
alguns estudos de simulações de Monte Carlo com diferentes valores de parâmetros para comparar os
desempenhos dos resultados obtidos e, por fim, apresentamos as aplicações em quatro conjuntos de dados reais. |