Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6239

Comparte esta pagina

Título : Estimação e modelagem com a distribuição Birnbaum-Saunders: uma nova reparametrização
Autor : Ferreira dos Santos Neto, Manoel
Palabras clave : Reparametrizações; Distribuição birnbaum-saunders; Simulação de monte carlo; Modelo de regressão
Fecha de publicación : 31-ene-2010
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Citación : Ferreira dos Santos Neto, Manoel; José de Azevedo Cysneiros, Francisco. Estimação e modelagem com a distribuição Birnbaum-Saunders: uma nova reparametrização. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Resumen : Modelos de regressão Birnbaum-Saunders vêm sendo aplicado com bastante sucesso nas áreas de análise de dados de sobrevivência e confiabilidade. Porém, os modelos existentes não ajustam diretamente a média da variável resposta e ainda, apesar do crescente interesse pela distribuição Birnbaum-Saunders, pouco é encontrado sobre reparametriza- ções da mesma. Desta forma, foram propostas cinco reparametrizações e estudadas as propriedades dos seus estimadores de máxima verossimilhança e de momentos. Além disso, foi definido um novo modelo de regressão baseado na distribuição Birnbaum-Saunders utilizando uma das reparametrizações propostas que possibilita modelar a média envolvendo um parâmetro de dispersão. Também, foram definidos e estudados três resíduos. Por fim, é apresentada uma aplicação a um conjunto de dados reais que representam resultados de testes de fadiga
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6239
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Estatística

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
arquivo618_1.pdf1,2 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons