Inferência sobre os parâmetros da distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica
| Ano de defesa: | 2006 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6339 |
Resumo: | A distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica de parâmetros α e β vem sendo amplamente usada para modelar o tempo de vida de materiais e equipamentos. Os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam esta distribuição podem não apresentar desempenho satisfatório em amostras de tamanho pequeno. Assim, o cálculo dos vieses destes estimadores torna-se importante, visto que, em geral, quanto menor o tamanho da amostra, maior o viés. A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. Um dos objetivos deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam a distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos [Cox & Snell (1968); Firth (1993)] e por bootstrap [Efron (1979)]. Também apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t para os parâmetros desta distribuição. Apresentamos testes de hipóteses para o parâmetro α desta distribuição considerando β como um parâmetro de perturbação. Consideramos o teste da razão de verossimilhanças, cuja estatística de teste possui, assintoticamente, distribuição qui-quadrado sob a hipótese nula. Obtemos, para este teste assintótico, um fator de correção em amostras de tamanho finito. Consideramos ainda uma versão bootstrap do teste da razão de verossimilhanças |
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Inferência sobre os parâmetros da distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétricaDistribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétricaverossimilhança dos parâmetrosA distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica de parâmetros α e β vem sendo amplamente usada para modelar o tempo de vida de materiais e equipamentos. Os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam esta distribuição podem não apresentar desempenho satisfatório em amostras de tamanho pequeno. Assim, o cálculo dos vieses destes estimadores torna-se importante, visto que, em geral, quanto menor o tamanho da amostra, maior o viés. A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. Um dos objetivos deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam a distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos [Cox & Snell (1968); Firth (1993)] e por bootstrap [Efron (1979)]. Também apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t para os parâmetros desta distribuição. Apresentamos testes de hipóteses para o parâmetro α desta distribuição considerando β como um parâmetro de perturbação. Consideramos o teste da razão de verossimilhanças, cuja estatística de teste possui, assintoticamente, distribuição qui-quadrado sob a hipótese nula. Obtemos, para este teste assintótico, um fator de correção em amostras de tamanho finito. Consideramos ainda uma versão bootstrap do teste da razão de verossimilhançasUniversidade Federal de PernambucoCribari Neto, Francisco José Lemonte, Artur2014-06-12T18:04:20Z2014-06-12T18:04:20Z2006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfJosé Lemonte, Artur; Cribari Neto, Francisco. Inferência sobre os parâmetros da distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. 2006. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6339porAttribution-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:UFPE2019-10-25T06:44:08Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/6339Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T06:44:08Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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A distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica de parâmetros α e β vem sendo amplamente usada para modelar o tempo de vida de materiais e equipamentos. Os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam esta distribuição podem não apresentar desempenho satisfatório em amostras de tamanho pequeno. Assim, o cálculo dos vieses destes estimadores torna-se importante, visto que, em geral, quanto menor o tamanho da amostra, maior o viés. A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. Um dos objetivos deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam a distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos [Cox & Snell (1968); Firth (1993)] e por bootstrap [Efron (1979)]. Também apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t para os parâmetros desta distribuição. Apresentamos testes de hipóteses para o parâmetro α desta distribuição considerando β como um parâmetro de perturbação. Consideramos o teste da razão de verossimilhanças, cuja estatística de teste possui, assintoticamente, distribuição qui-quadrado sob a hipótese nula. Obtemos, para este teste assintótico, um fator de correção em amostras de tamanho finito. Consideramos ainda uma versão bootstrap do teste da razão de verossimilhanças |
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