Aplicação de Métodos Bootstrap na Construção de Intervalos de Confiança para os parâmetros da Distribuição Gama

Abstract

As técnicas que envolvem o bootstrap consistem em métodos computacionais de reamos tragem a partir de uma amostra de origem com o objetivo de mensurar a incerteza e variação de estimadores ao simular mais dados provenientes de uma mesma população, e consequen temente, ao gerar mais estimativas. Neste trabalho, tanto as abordagens paramétrica e a não paramétrica, na geração das réplicas bootstrap, foram utilizadas. Os parâmetros de interesse deste estudo são o parâmetro de forma e o de escala da Distribuição Gama, estimados através do método de Máxima Verossimilhança. Com uma amostra simulada desta distribuição de probabilidade, foram aplicados os métodos bootstrap percentil e o 𝐵𝐶𝑎 (Correção de Viés acelerado) na construção dos Intervalos de Confiança para os parâmetros de forma e de es cala da distribuição gama. As diferentes abordagens citadas acima foram aplicadas a dados simulados e os resultados foram comparados e discutidos. O objetivo principal do estudo é, através de intervalos de confiança, mensurar a incerteza e a variação dos estimadores de má xima verossimilhança gerados para os parâmetros da distribuição gama. Todos procedimentos e cálculos necessários para obter os intervalos de confiança bootstrap foram desenvolvidos computacionalmente através do R