Distribuição beta pareto truncada

Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-92FNQK

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Denise Duarte Scarpa Magalhaes Alves	pt_BR
dc.contributor.advisor-co1	Fredy Walther Castellares Caceres	pt_BR
dc.contributor.referee1	Fredy Walther Castellares Caceres	pt_BR
dc.contributor.referee2	Fabio Nogueira Demarqui	pt_BR
dc.contributor.referee3	Marcelo Azevedo Costa	pt_BR
dc.contributor.referee4	Miguel Natalio Abadi	pt_BR
dc.creator	Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-10T12:04:47Z	-
dc.date.available	2019-08-10T12:04:47Z	-
dc.date.issued	2012-03-02	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/BUOS-92FNQK	-
dc.description.abstract	The Pareto distribution is widely used to modelling a diverse range of phenomena. Many transformations and generalization of the Pareto law distribution have been proposed in order to get more flexible models. In fact, these generalizations are very common in literature.Recently a new family of distribution, called Beta Generated distribution, was proposed. This family presents itself as a very flexible family, capable of modelling symmetric and skewed data. In this work we apply the beta transformation to the truncated Pareto distribution. We analyse some of its properties and apply it to real data. For estimation we the minimumdistance method. This new distribution, called Beta truncated Pareto, proved to be a very flexible.	pt_BR
dc.description.resumo	Depois de Vilfredo Pareto propor a distribuição Pareto (ver Arnold (1983)), em 1896, para modelar dados econômicos (salários e riquezas), foi descoberto que muitos dados nas mais diversas áreas podem ser modelados pela distribuição de Pareto. Existem aplicações da distribuição de Pareto em hidrologia (Malamud & Turcotte (2006)), geologia (Gutenberg & Richter (1944)), economia (Jayadev (2008)), física (Zaninneti & Ferraro (2008)), entre outras áreas. Além disso, diversas modificações para a distribuição de Pareto têm sido propostas. Destas, duas se destacaram, a distribuição Pareto truncada e a distribuição Pareto Generalizada. A primeira foi estudada por Aban, Meerschaert & Panorska (2006) e a segunda por Hosking & Wallis (1987).No decorrer do tempo foram propostas várias generalizações para as mais diversas distribuições de probabilidade. Atualmente uma nova família de distribuições generalizadas vem ganhando destaque. Eugene, Lee & Famoye (2002) propuseram uma generalização da distribuição Normal usando a função de distribuição acumulada da distribuição Beta. Mais tarde, Jones (2004) definiu a família de uma forma mais genérica e a chamou de família gerada da Beta. Akinsete, Famoye & Lee (2008) aplicaram essa transformação na distribuição Pareto obtendo a distribuição Beta Pareto.Zaninneti & Ferraro (2008) concluíram em seu trabalho que em muitos casos a distribuição Pareto truncada se ajusta melhor aos dados do que a distribuição Pareto. Dessa forma, considerando que a generalização Beta está em forte evidência atualmente, esse trabalho visa generalizar a família Pareto truncada usando a transformação beta, estudar a suas propriedades e compara-la com a Beta Pareto e com outras distribuições já propostas na literatura. Para lidar com o problema de estimação pontual foram utilizados dois métodos, o famoso método da máxima verossimilhança e o método da distância mínima (ver Wolfowitz (1953) e Pollard (1980)). Também é feita a aplicação da Beta Pareto Truncada a um conjunto de dados reais. Os detalhes são mostrados a seguir.	pt_BR
dc.language	Inglês	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Minimum	pt_BR
dc.subject	distance method	pt_BR
dc.subject	Tuncated Pareto distribution	pt_BR
dc.subject	Beta generated family	pt_BR
dc.subject	Power law	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Distribuição (Probabilidades)	pt_BR
dc.title	Distribuição beta pareto truncada	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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