| Campo DC | Valor | Idioma |
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| dc.contributor.advisor | Silva, Cibele Queiroz da | - |
| dc.contributor.author | Lima, Alex Felipe Rodrigues | - |
| dc.date.accessioned | 2017-04-12T21:31:12Z | - |
| dc.date.available | 2017-04-12T21:31:12Z | - |
| dc.date.issued | 2017-04-12 | - |
| dc.date.submitted | 2016-12-05 | - |
| dc.identifier.citation | LIMA, Alex Felipe Rodrigues. As Distribuições Beta Burr XII e Beta Weibull Exponenciada: uma abordagem Bayesiana. 2016. 114 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016. | en |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/23244 | - |
| dc.description | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016. | en |
| dc.description.abstract | O interesse principal do trabalho está na proposta de uma abordagem Bayesiana adequada para a estimação dos parâmetros das distribuições Beta BurrXII (BBXII) e Beta Weibull Exponenciada (BEW). Essas distribuições pertencem a classe de distribuições Beta Generalizadas (Beta-G). Sendo a distribuição Beta uma parte integrante da distribuições BBXII e da BEW, constatou-se que a sua reparametrização, proposta por Ferrari e Cribari-Neto (2004), fornece vantagens computacionais para a convergência das estimativas Bayesianas. Foram propostas duas abordagens Bayesianas para a estimação dos parâmetros da distribuição BBXII e uma abordagem para a distribuição BEW. Para a BBXII, a primeira abordagem considera prioris e funções geradoras de candidatos Beta, para o parâmetro, e Qui-Quadrado para os demais parâmetros. A segunda abordagem considera transforma ções logit para e log para os demais parâmetros. As prioris e funções geradoras de candidatos adotadas foram Beta para e Gama para os demais parâmetros. Nessa abordagem, obtem-se um vetor de candidatos Gaussianos de acordo com uma adaptação da proposta Gaussiana de Gray(2001). Para a BEW, considerou-se as transformações, prioris e funções geradoras de candidatos equivalentes a segunda proposta da BBXII, diferindo na obtenção de candidatos, que somente puderam ser obtidos de forma univariada para cada parâmetro. | en |
| dc.language.iso | Português | en |
| dc.rights | Acesso Aberto | en |
| dc.title | As Distribuições Beta Burr XII e Beta Weibull Exponenciada : uma abordagem Bayesiana | en |
| dc.type | Dissertação | en |
| dc.subject.keyword | Distribuição beta | en |
| dc.subject.keyword | Distribuição (Probabilidades) | en |
| dc.subject.keyword | Distribuição Weibull | en |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | en |
| dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.26512/2016.12.D.23244 | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The aim of this work is the development of an adequate Bayesian approach for
the estimation of the parameters of the Beta BurrXII (BBXII) and Beta Exponentiated
Weibull (BEW) distributions. Both of these distributions belong to the Beta
Generalized Class (Beta-G). Since the Beta distribution is used in the construction
of the BBXII and the BEW distribution, It was observed that the Beta distribution
reparametrization proposed by Ferrari and Cribari-Neto (2004) provides computational
advantages with respect to the convergence of the Bayesian estimates. Two
Bayesian approaches were proposed to the estimation of the parameters of the BBXII
distribution and one approach was proposed to the BEW one.In the case of the BBXII
distribution, a rst approach incorporates both beta priors and beta proposal distributions
for the parameters and both Chi-square priors and Chi-square proposal
distributions for the other parameters. In the second approach it was applied a set
of transformations to the original parameters in order to make possible the use of
Gaussian approximations. It was applied a logit transformation to and a log transformation
to the others parameters. The proposal distributions were set up according
to an adaptation of the Gaussian approaches proposed by Gray (2001). In the case
of the BEW distribution it was also used Gaussian approximations to the original
parameters, with the di erence that for the proposals it only possible the use of
univariate distributions. | en |
| dc.description.unidade | Instituto de Ciências Exatas (IE) | pt_BR |
| dc.description.unidade | Departamento de Estatística (IE EST) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Estatística | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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