Distribuição composta Poisson-Truncada Gama: propriedades e métodos de estimação
Ano de defesa: | 2016 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Estatistica |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17301 |
Resumo: | Nas últimas dé adas, diversas novas distribuições de probabilidade vêm sendo estudadas e apli adas a onjuntos de dados reais. Espe i amente, modelos de mistura entre distribui- ções têm sido empregados em apli ações ujos dados resultantes requerem modelos om alta exibilidade. Neste trabalho, uma nova distribuição hamada Composta Poisson- Trun ada Gama é proposta. Este modelo tem três parâmetros e sua densidade é dada por uma mistura in nita de densidades gamas om pesos de nidos pela probabilidade de massa da distribuição Poisson-Trun ada. Algumas propriedades estatísti as são estuda- das: função de ris o, função ara terísti a, função geradora de momentos, momentos e função geradora de umulantes. Três métodos de estimação são propostos e analisados para a nova distribuição: por momentos, por máxima verossimilhança via algoritmo EM e pela função ara terísti a empíri a. Além disso, apresentamos um estudo de simulação via Monte Carlo em que omparamos estes três métodos de estimação. Finalmente, uma apli ação a dados reais de uma imagem SAR é realizada. Resultados de orrentes dos estudos de simulação sugerem que o método de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM tem uma melhor performan e. Além disso, a análise dos dados reais indi am que o modelo proposto pode superar distribuições estendidas da literatura. |