Distribuições k-modificadas da família série de potência uniparamétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Carvalho, Sergio Ozorio de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-11092017-143703/
Resumo: Neste trabalho é proposta a família de distribuições Série de Potência k-Modificadas para modelar conjuntos de dados de contagem que apresentam ou não alguma discrepância na frequência da observação k em relação à distribuição Série de Potência associada. É importante ressaltar que o emprego do termo Modificada(s) não possui o mesmo contexto ao empregado por Gupta (1974), o qual introduziu a classe de distribuições Série de Potência Modificadas representada pela sigla MPSD. Neste trabalho, entende-se por modificação, a inclusão de um parâmetro na função massa de probabilidade da distribuição Série de Potência tornando essa nova família de distribuições capaz de modelar adequadamente conjunto de dados para os casos em que há excesso (inflação), falta (deflação), ausência ou até mesmo quando a frequência da observação k estiver de acordo para a suposição de uma distribuição pertencente à família Série de Potência. Para esta nova família de distribuições são apresentadas propriedades como Função de distribuição, Função característica, Função geradora de momentos, Estatísticas de Ordem dentre outras, além de contextualizá-la como modelo de mistura. As distribuições consideradas para a construção dessa nova família serão as distribuições uniparamétricas pertencentes à família Série de Potência, cuja função massa de probabilidade pode ser escrita em função de sua média.