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dc.contributor.advisor1Lourdes Coral Contreras Montenegropt_BR
dc.contributor.advisor-co1Fredy Walther Castellares Cacerespt_BR
dc.contributor.referee1Marcos Antonio da Cunha Santospt_BR
dc.contributor.referee2Mario de Castro Andrade Filhopt_BR
dc.creatorSergio Luiz de Oliveirapt_BR
dc.date.accessioned2019-08-14T01:54:23Z-
dc.date.available2019-08-14T01:54:23Z-
dc.date.issued2012-05-31pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ICED-8Z7Q5N-
dc.description.abstractThis work proposes anew approach to the beta logistic distribution belonging to the class of generalized beta distributions. is known in literature and called the generalizad logistic of type IV. For this new approach, the study was conducted of the probability density functino, cumulative distribution function and hazard function. We present expressions for the moments, moment generating functin, measures of central tendency, probability density function of order statistics, average deviations, entropies,and Lorenz and Bonferroni curves. The estimador of maximum likelihood is proposed to estimate the parameters this distribution and the expected informatin matrix is calculated. To illustrate the application the beta logistic distribution we used two real data sets showing that it is more flexible than other distributions in the literature.pt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho é proposta uma nova abordagem da distribuição beta logística pertencente à classe de distribuições beta generalizada. Esta distribuição já se encontr na literatura e é denominada de distribuição logística generalizada do tipo IVB. Paara essa nova abordagem, foi realizado o estudo da função densidade de probabilidade, função de distribuição acumulada e função de risco. Apresentaremos expressões para as principais propriedades dessta distribuição, tais como, momentos, função geradora de momentos, medidas de tendência central e função densidade de probabilidade das estatísticas de ordem,entre olutros. O estimador de máxima verossimilhança é proposto para estimar os parâmetros desta distribuição e a matriz de informação esperada é calculada. Para ilustrar a aplicação da distribuição beta logística utilizamos dois conjuntos de dados reais, mostrando que ela é mais flexível que outras distribuições existentes na literaturapt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEstimação de maxima verossimilhançapt_BR
dc.subjectDistribuição beta logísticapt_BR
dc.subjectDistribuição logisticapt_BR
dc.titleUma nova abordagem da distribuição beta logísticapt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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