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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Rodrigues, Jailson de Araújo | - |
| Autor(es): dc.creator | Chaves, Lucas Monteiro | - |
| Autor(es): dc.creator | Castellares, Fredy | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:21:34Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:21:34Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-02-05 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-02-05 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2012 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/38942 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1139209 | - |
| Descrição: dc.description | In this paper we introduced a family of distributions called confluent hypergeometric G that includes the important models beta normal, beta Weibull, beta Gumbel, beta Pareto among others. New distributions are presented as members of this family, for example, confluent hypergeometric normal distribution and confluent hypergeometric Weibull distribution. The estimation of the parameters of this new class of generalized distributions is studied using the maximum likelihood method and its potential is demonstrated in the modeling of a real data set of thirty-five children with growth hormone deficiency. | - |
| Descrição: dc.description | Neste trabalho, é introduzida uma família de distribuições denominada hipergeométrica confluente G que inclui os importantes modelos: beta normal, beta Weibull, beta Gumbel, beta Pareto, entre outros. Novas distribuições são apresentadas como membros dessa família, por exemplo, a distribuição hipergeométrica confluente normal e a distribuição hipergeométrica confluente Weibull. A estimação dos parâmetros dessa nova classe de distribuições generalizadas é estudada utilizando o Método da Máxima Verossimilhança e sua potencialidade é demonstrada na modelagem de um conjunto de dados reais de trinta e cinco crianças com deficiência do hormônio de crescimento. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional – SBMAC | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista TEMA - Tendências em Matemática Aplicada e Computacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição beta generalizada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição hipergeométrica confluente | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Método da máxima verossimilhança | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Generalized beta distribution | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Confluent hypergeometric distribution | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Method of maximum likelihood | - |
| Título: dc.title | Uma nova classe de distribuições generalizadas | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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