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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorOtiniano, Cira Etheowalda Guevarapt_BR
dc.contributor.authorTeixeira, Estevam Caixeta Martinspt_BR
dc.date.accessioned2017-12-07T05:09:20Z-
dc.date.available2017-12-07T05:09:20Z-
dc.date.issued2014-01pt_BR
dc.identifier.citationOTINIANO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/29476-
dc.description.abstractModelos 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.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleEstimação dos parâmetros da mistura de duas componentes GEV via Algoritmo EMpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmospt_BR
dc.subject.keywordParâmetrospt_BR
dc.rights.licenseTEMA (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.-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.5540/tema.2014.015.01.0059pt_BR
dc.description.abstract1Probabilistic 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.-
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