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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63748

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLIMA, Maria do Carmo Soares de-
dc.contributor.authorMELLO, Alice Buarque Vieira de-
dc.date.accessioned2025-06-11T15:56:43Z-
dc.date.available2025-06-11T15:56:43Z-
dc.date.issued2025-02-26-
dc.identifier.citationMELLO, Alice Buarque Vieira de. Estudando dependência a partir da família odd log-logística geométrica : aplicações a fenômenos ambientais. 2025. Dissertação (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63748-
dc.description.abstractNos últimos anos, muitos trabalhos foram desenvolvidos na área da teoria das novas distri- buições. As demandas de pesquisa nessa área surgem, dentre outros aspectos, da necessidade de encontrar bons ajustes a conjuntos de dados reais. Nesse contexto, um caminho muito utilizado é desenvolver um gerador de novas de distribuições ou escolher um já proposto na literatura. O próximo passo é escolher uma distribuição de base para ser inserida no gerador, obtendo-se assim, uma nova distribuição de probabilidade. Para além da modelagem de dados reais, os autores normalmente analisam a distribuição taxa de falha; desenvolvem propriedades matemáticas relevantes como: função quantílica, momentos e função geratriz de momentos; realizam o processo de estimação, e realizam estudos de simulação para verificar se a condição de consistência dos estimadores é válida. O objetivo desse trabalho é: desenvolver um novo gerador de distribuições reparametrizado pela função quantílica, a partir dele, gerar uma nova distribuição de probabilidade que será a componente aleatória de novos processos autorre- gressivos de médias móveis (ARMA). Esse trabalho apresenta diversos casos particulares dos processos ARMA, como: AR(1), MA(1), ARMA(1,1) e AR(2). Todos os casos particulares sendo desenvolvidos para duas funções de ligação. Um estudo gráfico detalhado foi realizado e discutido. Foi feito um estudo de simulação, uma análise preditiva do modelo através de intervalos de predição, e uma aplicação a uma série temporal real, referente a precipitação de chuva. Aplicação esta que foi utilizada como critério de comparação a outros modelos existen- tes na literatura. Também foi realizada uma generalização para cada caso particular citado, sendo acrescido ao modelo uma componente de sazonalidade.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectAnálise de Séries Temporaispt_BR
dc.subjectNovas distribuiçõespt_BR
dc.subjectFunção quantílicapt_BR
dc.titleEstudando dependência a partir da família odd log-logística geométrica : aplicações a fenômenos ambientaispt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coNASCIMENTO, Abraão David Costa do-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4471152522830275pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6914758127566065pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Estatisticapt_BR
dc.description.abstractxIn recent years, many studies have been developed in the area of new distribution theory. Research demands in this area arise, among other aspects, from the need to find good fits to a real data set. In this context, a widely used path is to develop a new distribution generator or choose one already proposed in the literature. The next step is to choose a base distribution to be inserted into the generator, thus obtaining a new probability distribution. In addition to modeling real data, the authors usually analyze the failure rate distribution; develop relevant mathematical properties such as: quantile function, moments and moment generating func- tion; perform the estimation process; and perform simulation studies to verify whether the consistency condition of the estimators is valid. The objective of this work is: to develop a new distribution generator reparameterized by the quantile function, from which to generate a new probability distribution that will be the random component of new autoregressive moving average (ARMA) processes. This thesis presents several particular cases of ARMA processes, such as: AR(1), MA(1), ARMA(1,1) and AR(2). All particular cases were developed for two link functions. A detailed graphical study was performed and discussed. A simulation study was performed, a predictive analysis of the model through prediction intervals, and an appli- cation to a real time series, related to rainfall. This application was used as a criterion for comparison with other models existing in the literature. A generalization was also performed for each particular case cited, adding a seasonality component to the model.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/9853084384672692pt_BR
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado - Estatística

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