Uma nova abordagem da distribuição beta logística

dc.creatorSergio Luiz de Oliveira
dc.date.accessioned2019-08-14T01:54:23Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:05:33Z
dc.date.available2019-08-14T01:54:23Z
dc.date.issued2012-05-31
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.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/ICED-8Z7Q5N
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subject.otherEstimação de maxima verossimilhança
dc.subject.otherDistribuição beta logística
dc.subject.otherDistribuição logistica
dc.titleUma nova abordagem da distribuição beta logística
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1Fredy Walther Castellares Caceres
local.contributor.advisor1Lourdes Coral Contreras Montenegro
local.contributor.referee1Marcos Antonio da Cunha Santos
local.contributor.referee1Mario de Castro Andrade Filho
local.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 literatura
local.publisher.initialsUFMG

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