Classe de distribuições de Marshall-Olkin generalizada exponenciada.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: BARROS, Kleber Napoleão Nunes de Oliveira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Estatística e Informática; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
• Palavras-chave em Português: Classe de distribuição; Análise de sobrevivência; Densidade de probabilidade; Distribution class; Survival analysis; Probability density; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5020

O presente trabalho generaliza a famí lia de distribui ções Marshall-Olkin pela adi ção de parâmetros, tornando-a uma nova classe mais flexível, criando-se a nova distribui ção Marshall-Olkin Generalizada Exponenciada Weibull (MOGEW). Foi estudado o comportamento da fun ção densidade de probabilidade MOGEW e sua respectiva fun ção de risco com resultados promissores. Encontrou-se algumas quantidades tais como fun ção geradora de momentos, fun ção quantí lica e mediana, al ém das curvas de Bonferroni e Lorenz, para a distribui ção proposta. Obteve-se uma simula ção e utilizou-se o m étodo de reamostragem bootstrap para obter os erros padrão dos estimadores dos parâmetros do modelo. Para aplica ção foram utilizados dados de magnitudes de abalos s ísmicos pr óximos ao arquipélago de Fiji, dados de resistência de fi bras de vidro ajustando o modelo proposto, submodelos e distribui ções concorrentes. Tamb ém se obteve um modelo de regressão para dados censurados que foi aplicado a dados de um estudo sobre AIDS e um modelo Bayesiano para dados de quebra de fi bras de carbono. Os resultados mostraram que a distribui ção apresenta ajuste superior, em compara ção as distribui ções concorrentes, para os conjuntos de dados aplicados.