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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/38584
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Title: Uma classe de distribuições log-simétricas discretas
Authors: Paiva, Leonardo de Sousa
Orientador(es):: Santos, Helton Saulo Bezerra dos
Coorientador(es):: Vila Gabriel, Roberto
Assunto:: Distribuições discretas
Análise de sobrevivência
Método da máxima verossimilhança
Simulação de Monte Carlo
Issue Date: 30-Jun-2020
Citation: PAIVA, Leonardo de Sousa. Uma classe de distribuições log-simétricas discretas. 2020. 121 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2020.
Abstract: O uso de distribuições de probabilidade contínuas tem sido difundido em problemas com natureza puramente discreta. Em geral, essas distribuições não são apropriadas nesse cenário. Neste trabalho, é introduzida uma classe de distribuições de probabilidade discretas baseada na família de distribuições log-simétricas contínuas, incluindo como casos especiais as seguintes as distribuições discretas: log-normal, log-t-Student, log-exponencial-potência, log-normalcontaminada, Birnbaum-Saunders e Birnbaum-Saunders-t estendidas, entre outras. Algumas propriedades são discutidas, assim como a estimação pelo método da máxima verossimilhança. No contexto de modelos regressão, as variáveis explicativas são incluídas no parâmetro de escala λ, interpretado diretamente como a mediana no caso contínuo. Estudos de simulação de Monte Carlo são realizados para avaliar o desempenho dos estimadores dos modelos propostos com e sem covariáveis, e na ausência e na presença de censura (10% e 30%). Três conjuntos de dados reais, incluindo um com observações censuradas, são usados para ilustrar a metodologia proposta. Em geral, as distribuições log-simétricas discretas propostas mostraram-se capazes de ajustar bem os conjuntos de dados considerados.
Abstract: The use of continuous probability distributions has been widespread in problems with a purely discrete nature. In general, these distributions are not appropriate in this scenario. In this paper, a class of discrete probability distributions based on continuous log-symmetric distributions is introduced, including as special cases the following discrete distributions: lognormal, log-Student-t, log-power-exponential, log-contaminated-normal, extended BirnbaumSaunders, and extended Birnbaum-Saunders-t, among others. Some properties are discussed, as well as the estimation by the maximum likelihood method. In the context of regression models, covariates are included in the scale parameter λ, interpreted directly as the median in the continuous case. Monte Carlo simulation studies are carried out to evaluate the performance of the estimators of the proposed models both with and without covariates, and in both the absence and presence of censoring (10% and 30%). Three real-world data sets, including one with censored observations, are used to illustrate the proposed methodology. In general, the proposed discrete log-symmetric distributions provided good adjustments to the data sets considered.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Description: Dissertação (mestrado) — Departamento de Estatística, Instituto de Ciências Exatas, Universidade de Brasília, 2020.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
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