Generalized probability distributions for lifetime applications

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: TABLADA, Claudio Javier
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/23660
Resumo: A arte da indução paramétrica a uma distribuição-base é um dos métodos mais usados para obter modelos mais versáteis. A principal razão para esta tendência é o fato de que, muitas vezes, modelos clássicos podem não ser suficientemente flexíveis para ajustar certos dados de tempos de vida. Assim, distribuições generalizadas ou estendidas são de grande importância, principalmente por duas razões: para ter maior controle nas caudas e para melhorar a bondade de ajuste da distribuição-base. Nesta tese, propomos duas novas famílias de distribuições, denominadas de famílias do supremo e do ínfimo, as quais acrescentam um parâmetro de forma a uma distribuição-base. Obtemos algumas propriedades e quantidades matemáticas dessas famílias. Além disso, apresentamos cinco modelos particulares pertencentes à família do supremo e outros cinco modelos pertencentes à família do ínfimo. Uma outra contribuição é um modelo de três parâmetros, denominado de distribuição Fréchet modificada, a qual é obtida acrescentando um parâmetro de forma no modelo Fréchet. Usando a função W de Lambert, obtemos várias quantidades e propriedades matemáticas deste modelo. Finalmente, propomos um modelo generalizado de quatro parâmetros, denominado de distribuição beta Marshall-OlkinLomax, obtido considerando a distribuição Lomax como modelo base no gerador beta Marshall-Olkin. Determinamos várias expansões úteis e propriedades matemáticas para este modelo. Em todos os casos, provamos empiricamente a aplicabilidade dos novos modelos a dados reais.
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spelling Generalized probability distributions for lifetime applicationsProbabilidadeTeoria das distribuiçõesA arte da indução paramétrica a uma distribuição-base é um dos métodos mais usados para obter modelos mais versáteis. A principal razão para esta tendência é o fato de que, muitas vezes, modelos clássicos podem não ser suficientemente flexíveis para ajustar certos dados de tempos de vida. Assim, distribuições generalizadas ou estendidas são de grande importância, principalmente por duas razões: para ter maior controle nas caudas e para melhorar a bondade de ajuste da distribuição-base. Nesta tese, propomos duas novas famílias de distribuições, denominadas de famílias do supremo e do ínfimo, as quais acrescentam um parâmetro de forma a uma distribuição-base. Obtemos algumas propriedades e quantidades matemáticas dessas famílias. Além disso, apresentamos cinco modelos particulares pertencentes à família do supremo e outros cinco modelos pertencentes à família do ínfimo. Uma outra contribuição é um modelo de três parâmetros, denominado de distribuição Fréchet modificada, a qual é obtida acrescentando um parâmetro de forma no modelo Fréchet. Usando a função W de Lambert, obtemos várias quantidades e propriedades matemáticas deste modelo. Finalmente, propomos um modelo generalizado de quatro parâmetros, denominado de distribuição beta Marshall-OlkinLomax, obtido considerando a distribuição Lomax como modelo base no gerador beta Marshall-Olkin. Determinamos várias expansões úteis e propriedades matemáticas para este modelo. Em todos os casos, provamos empiricamente a aplicabilidade dos novos modelos a dados reais.CAPESThe art of parameter induction to a parent distribution is one of the methods more used for obtain more versatile models. The main reason for this trend is the fact that, many times, classic models often may not be flexible enough to adjust certain lifetime data. So, generalized or extended distributions are of great importance, mainly for two reasons: for controlling the tails and improve the goodness-of-fit of the parent distribution. In this thesis, we propose two new families of distributions, namely thesupremum and infimum families, which induce a shape parameter to a parent distribution. We obtain some properties and mathematical quantities of these families. In addition, we present five particular models belonging to the supremum family and others five models belonging to the infimum family. Other contribution is a three-parameter model called the modified Fréchet distribution, which is obtained by inducing a shape parameter in the Fréchet model. Using the Lambert W function, we obtain several mathematical quantities and properties of this model. Finally, we propose a four-parameter generalized model called the beta Marshall-Olkin Lomax distribution, which is obtained to considering the Lomax distribution as the parent model in the beta Marshall-Olkingerator. We obtain several useful expansions and mathematical properties for this model. In all cases, we prove empirically the applicability of the new models to real data.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaCORDEIRO, Gauss Moutinhohttp://lattes.cnpq.br/4108250414004838http://lattes.cnpq.br/3268732497595112TABLADA, Claudio Javier2018-02-16T19:58:08Z2018-02-16T19:58:08Z2017-01-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/23660porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-25T10:49:41Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/23660Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T10:49:41Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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