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Titre: Inferência via máxima verossimilhança para a distribuição Pareto generalizada
Auteur(s): Mazeto, Bruno Daniel
Orientador(es):: Martins Neto, Daniele da Silva Baratela
Assunto:: Máxima verossimilhança
Distribuição Pareto generalizada
Date de publication: 7-aoû-2019
Référence bibliographique: MAZETO, Bruno Daniel. Inferência via máxima verossimilhança para a distribuição Pareto generalizada. 2019. 80 f., il. Dissertação (Mestrado em Matemática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Résumé: Neste trabalho, fazemos um estudo baseado no método de máxima verossimilhança na distribuição Pareto generalizada (GPD). Apresentamos com detalhes os resultados teóricos de Castillo e Serra [1], Castillo e Daoudi [2] e Kozubowski [3], que demonstraram formalmente em quais regiões a função de verossimilhança admite um máximo global e que deram resultados matemáticos que fornecem argumentos precisos para explicar o comportamento anômalo da função de verossimilhança quando obtida da amostragem da distribuição GPD para valores positivos de κ (índice caudal). Simulações e uma aplicação deste modelo com dados reais serão apresentadas para ilustrar alguns dos resultados teóricos.
Abstract: In this work, we do a study based on the maximum likelihood method in the generalized Pareto distribution (GPD). We present, in detail, the theoretical results of Castillo and Serra [1], Castillo and Daoudi [2] and Kozubowski [3], who formally demonstrated in which regions the likelihood function admits a global maximum and that gave mathematical results that provide precise arguments to explain the anomalous behavior of the likelihood function when sampling from the GPD distribution for positive values of κ (tail index). Simulations and an application of this model with real data are presented to illustrate some of the theoretical results.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Matemática (IE MAT)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2019.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Matemática
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Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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