A distribuição Touchard e suas aplicações
| Ano de defesa: | 2016 |
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Resumo: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016. |
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A distribuição Touchard e suas aplicaçõesProbabilidadesAnálise de variânciaDistribuição (Probabilidades)Distribuição TouchardDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.A distribuição de Poisson é uma das mais importantes distribuições de probabilidade, sendo amplamente utilizada para modelagem de dados provenientes de experimentos de contagem. Seu único parâmetro também sua média e sua variância, o que a torna inadequada para a modelagem de dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Nesta dissertação será apresentada a distribuição Touchard, uma generalização com dois parâmetros da Poisson, com a proposta de modelar dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Será também introduzido o modelo de regressão Touchard e uma generalização com três parâmetros. Diversas aplicações ilustraram como a distribuição Touchard pode ser uma alternativa competitiva para modelagem de dados não-Poisson, equiparando-se com as mais clássicas e recentes generalizações da Poisson.The Poisson distribution, one of the most important distributions in probability theory, has been widely used to model count data. The Poisson distribution depends on a single parameter lambda. The expected value and variance of a Poisson-distributed random variable are both equal to lambda, so using standard Poisson model with under or overdispersed data may result in lack-of-fit. This dissertation presents a two-parameter extension of the Poisson distribution: the Touchard distribution. It is a flexible distribution that can account for both under- or overdispersion and concentration of zeros that are frequently found in non-Poisson count data. Touchard regression and three-parameter extension of the Poisson distribution will also be shown in this work. Several applications will illustrate the capabilities of this approach to be a useful model for assessing non- Poisson data.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaMatsushita, Raul YukihiroOliveira, Sandro Barbosa de2017-03-22T17:09:17Z2017-03-22T17:09:17Z2017-03-222016-12-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Sandro Barbosa de. A distribuição Touchard e suas aplicações. 2016. iv, 62 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.http://repositorio.unb.br/handle/10482/22995http://dx.doi.org/10.26512/2016.12.D.22995A 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.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-11-28T20:47:58Zoai:repositorio.unb.br:10482/22995Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-11-28T20:47:58Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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