Mistura de distribuições extremais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGuevara Otiniano, Cira Etheowalda-
Autor(es): dc.contributorfred.lara@hotmail.com-
Autor(es): dc.creatorSouza, Frederico Lara de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-10-23T16:29:16Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-10-23T16:29:16Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-04-22-
Data de envio: dc.date.issued2021-04-22-
Data de envio: dc.date.issued2021-04-22-
Data de envio: dc.date.issued2010-06-14-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/40607-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/909735-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2010.-
Descrição: dc.descriptionNeste trabalho estudamos propriedades da mistura finita de duas componentes extremais da mesma classe e utilizamos o algoritmo EM como método de estimação dos parâmetros das misturas. Primeiro calculamos as medidas como média, mediana, variância e moda de cada mistura, em seguida provamos a identificabilidade da classe de distribuição Weibullé Gumbel, pelo mesmo método já utilizado para provar a identificabilidade da classe de distribuições Fréchet. Descrevemos o algoritmo EM como método de estimação dos parâmetros das misturas e finalmente para testar o algoritmo com os modelos descritos, com simulações estimamos os parâmetros das misturas e calculamos o erro quadrático médio para as estimativas dos parâmetro de forma das misturas.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionWe study properties of finite mixture of two extremal components of the same class and use the EM algorithm as a method to estimate the parameters of the mixtures. First we calculate the measures as mean, median, variance and mode of each mix- ture, then we prove the identifiability of the class of Weibull and Gumbel distribution using the same method already used to prove the identifiability of the class of Fréechet distributions. Describe the EM algorithm as a method of parameter estimation of mixtures and finally to test the algorithm with the models described, with simulations we estimate the parameters of mixtures and calculate the mean square error for the estimated shape parameter of the mixtures.-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciências Exatas (IE)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Estatística (IE EST)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Estatística-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA 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.-
Palavras-chave: dc.subjectModelo de mistura distribuição extrema-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo EM-
Título: dc.titleMistura de distribuições extremais-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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