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| ARTIGO_EstimacaoParametrosMistura.pdf | 319,07 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Estimação dos parâmetros da mistura de duas componentes GEV via Algoritmo EM |
| Autor(es): | Otiniano, Cira Etheowalda Guevara Teixeira, Estevam Caixeta Martins |
| Assunto: | Algoritmos Parâmetros |
| Data de publicação: | Jan-2014 |
| Editora: | Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional |
| Referência: | OTINIANO, Cira Etheowalda Guevara; TEIXEIRA, Estevam Caixeta Martins. Estimação dos parâmetros da mistura de duas componentes GEV via Algoritmo EM. TEMA (São Carlos), São Carlos, v. 15, n. 1, p. 59-71, jan./abr. 2014. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512014000100006&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 14 maio 2018. doi: http://dx.doi.org/10.5540/tema.2014.015.01.0059. |
| Resumo: | Modelos probabilísticos de misturas finitas de densidades cujas componentes são as densidades da distribuição de Valor Extremal Generalizado tem uma ampla aplicabilidade em diversas áreas como finanças e hidrologia. Neste trabalho, os estimadores dos parâmetros da mistura de duas componentes GEV são obtidos via o algoritmo EM. Apresentamos também ilustrações numéricas do comportamento dos estimadores obtidos através de simulação, bem como uma aplicação a dados reias. |
| Abstract: | Probabilistic models of finite mixtures with components Generalized Extremal Value (GEV) distributions are widely applied in diverse areas such as finance and hydrology. In this work, the estimators of the parameters of the GEV mixture of two components are obtained via the EM algorithm. We also present numerical examples of the behavior of the estimates obtained through of simulation, well as an application to real data. |
| Licença: | TEMA (São Carlos) - All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512014000100006&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 14 maio 2018. |
| DOI: | http://dx.doi.org/10.5540/tema.2014.015.01.0059 |
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