Exportação concluída — 

New generalized Nadarajah-Haghighi distributions in survival analysis

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: PEÑA RAMÍREZ, Fernando Arturo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
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:
Estatística aplicada
Probabilidade
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25300
Resumo: The interest in developing new continuous distributions a remain important in statistical analysis. This topic is also important in survival analysis and has been used in many applications in fields like biological sciences, economics, engineering, physics, social sciences, among others. One reason is that the time of life or survival time is a random variable which can take constant, decreasing, increasing, upside-down bathtub (unimodal) and bathtub-shaped hazard rate functions. These new models can be defined by adding parameters to an existing distribution and considering the compounding approach, among other techniques. In this thesis, we consider these methods to propose four new continuous distributions, namely the exponentiated generalized power Weibull, Nadarajah-Haghighi Lindley, Weibull Nadarajah-Haghighi and logistic Nadarajah-Haghighi distributions. We provide a comprehensive mathematical and statistical treatment of these distributions and illustrate their flexibility through applications to real data sets. They are useful alternatives to other classical lifetime models.
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spelling New generalized Nadarajah-Haghighi distributions in survival analysisEstatística aplicadaProbabilidadeThe interest in developing new continuous distributions a remain important in statistical analysis. This topic is also important in survival analysis and has been used in many applications in fields like biological sciences, economics, engineering, physics, social sciences, among others. One reason is that the time of life or survival time is a random variable which can take constant, decreasing, increasing, upside-down bathtub (unimodal) and bathtub-shaped hazard rate functions. These new models can be defined by adding parameters to an existing distribution and considering the compounding approach, among other techniques. In this thesis, we consider these methods to propose four new continuous distributions, namely the exponentiated generalized power Weibull, Nadarajah-Haghighi Lindley, Weibull Nadarajah-Haghighi and logistic Nadarajah-Haghighi distributions. We provide a comprehensive mathematical and statistical treatment of these distributions and illustrate their flexibility through applications to real data sets. They are useful alternatives to other classical lifetime models.CAPESA geração de novas distribuições contínuas constitui uma importante área de pesquisa em Estatística. Este tópico é, também, importante na área de análise de sobrevivência e tem aplicações em outros campos do conhecimento, tais como, ciências biológicas, economia, engenheria, física, ciências sociais, entre outras. Uma das razões para generalizar uma distribuição conhecida é que a função de risco em forma generalizada é mais flexível podendo assumir padrão constante, crescente, decrescente, banheira invertida (unimodal) e forma de banheira. Estes novos modelos podem ser definidos adicionando parâmetros usando como base uma distribuição já existente ou fazendo composição de duas ou mais distribuições, entre outras técnicas. Nesta tese, consideramos esses métodos para propor quatro novas distribuições contínuas: as distribuições exponentiated generalized power Weibull, Nadarajah-Haghighi Lindley, Weibull Nadarajah-Haghighi e logistic Nadarajah-Haghighi. Estudamos importantes propriedades matemáticas e estatísticas dessas distribuições e evidenciamos a flexibilidade delas por meio de aplicações usando conjuntos de dados reais. As quatro novas distribuições constituem uma alternativa competitiva para outras distribuições clássicas para descrever dados de sobrevivência.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaCORDEIRO, Gauss Moutinhohttp://lattes.cnpq.br/2373715935907436http://lattes.cnpq.br/3268732497595112PEÑA RAMÍREZ, Fernando Arturo2018-07-31T21:51:01Z2018-07-31T21:51:01Z2017-05-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25300engAttribution-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:UFPE2019-10-25T12:05:14Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/25300Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T12:05:14Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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