Discriminante não-linear para mistura de distribuições Beta

Abstract

Em geral, nos modelos de mistura finita, há dois tipos de problemas que devem ser resolvidos. O primeiro consiste em estimar o número de componentes da mistura ou estimar os parâmetros da mistura. O segundo problema consiste em estimar a função discriminante da mistura para dados não classificados. Neste trabalho, estuda-se a estimação dos parâmetros da mistura de duas distribuições Beta por máxima verossimilhança. Para o estudo da função discriminante considera-se dados não classificados (mistura) e dados classificados (classificados). Quando trata-se de dados de mistura a estimação dos parâmetros utiliza o algoritmo EM. Para avaliação do desempenho da função discriminante utiliza-se dados simulados e calcula-se os erros de discriminação. Por último, aplica-se a metodologia para um conjunto de dados reais.