Distribuição uniforme exponenciada: Uma alternativa interessante para modelos truncados

Distribuição uniforme exponenciada: Uma alternativa interessante para modelos truncados

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0375.2019v40n2p107

Palavras-chave:

Distribuições com suporte limitado, Estimação de máxima verossimilhança, Distribuições exponenciadas

Resumo

Neste artigo é apresentado um novo modelo probabilístico denominado de distribuição uniforme exponencial, do qual algumas propriedades da nova distribuição são apresentadas e discutidas, tais como a função quantílica, momentos, função geradora, desvios médios, curvas de Bonferroni e Lorenz, entropia de Shannon e Renyi. O modelo proposto, definido no intervalo [a;b], pode ser utilizado como alternativa aos modelos truncados. A estimativa da máxima verossimilhança do parâmetro do modelo também é realizada e um estudo de simulação foi realizado para verificar a consistência do parâmetro do modelo. Uma aplicação para um conjunto de dados real ilustra a potencialidade do mesmo, comparando a nova distribuição com outras três distribuições truncadas conhecidas na literatura.

Biografia do Autor

Thiago Gentil Ramires, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Doutor em Agronomia pela Universidade de São Paulo. Professor da Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Luiz Ricardo Nakamura, Universidade Federal de Santa Catarina

Doutor em Ciências  pela Universidade de São Paulo, com período sanduíche na London Metropolitan University (Londres, Reino Unido). Professor  da Universidade Federal de Santa Catarina.

Ana Julia Righetto, Instituto Agronômico do Paraná.

Doutora em Ciências pela Universidade de São Paulo. Pós doutoranda no IAPAR em Londrina-PR.

Rodrigo Rosseto Pescim, Universidade Estadual de Londrina

Doutor em ciências pela Universidade de São Paulo. Professor da Universidade Estadual de Londrina

Tiago Santos Telles, Instituto Agronômico do Paraná.

Doutor em Agronomia pela Universidade Estadual de Londrina.
Pesquisador B do 

Referências

ALJARRAH, M. A; LEE, C.; FAMOYE, F. On generating T-X family of distributions using quantile functions. Journal of Statistical Distributions and Applications, Heidelberg, v. 1, p. 1–17, 2014.

BOURGUIGNON, M.; SILVA, R. B.; CORDEIRO, G. M. The Weibull-G Family of Probability Distributions. Journal of Data Science, New York, v. 12, p. 53–68, 2014.

CORDEIRO, G. M.; ORTEGA, E. M. M.; CUNHA, D. C. C. The Exponentiated Generalized Class of Distributions. Journal of Data Science, New York, v. 11, p. 1–27, 2013.

GUPTA, R. C.; GUPTA, P. L.; GUPTA, R. D. Modeling failure time data by Lehman alternatives. Communications in Statistics, Theory and Methods, New York, v. 27, p. 887– 904, 1998.

GUPTA, R. D.; KUNDU, D. Exponentiated exponential family: an alternative to Gamma andWeibull distributions. Biometrical Journal, Weinheim, v. 43, p. 117–130, 2001.

LEE, C.; WON, H.Y. Inference on reliability in an exponentiated uniform distribution. Journal of the Korean Data & Information Science Society, Gyeongsan-si, v. 17, p. 507–513, 2006.

NADARAJAH, S.; KOTZ, S. The exponentiated type distributions. Acta Applicandae Mathematicae, Heidelberg, v. 92, p. 97–111, 2006b.

PESCIM, R. R.; CORDEIRO, G. M.; DEMÉTRIO, C. G. B.; ORTEGA, E. M. M.; NADARAJAH, S. The newclass of Kummer beta generalized distributions. SORT, Barcelona, v. 36, p. 153–180 2012.

RÉNYI, A. On the measures of entropy and information. Proceedings of Fourth Berkeley Symposium on Mathematics, Statistics and Probability, Berkeley, v. 1, p. 547–561, 1961.

RISTIC, M. M.; BALAKRISHNAN, N. The gamma exponentiated exponential distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, Philadelphia, v. 82, p. 1191– 1206, 2012.

SHANNON, C. E. Prediction and Entropy of Printed English. Bell System Technical Journal, New York, v. 30, p. 50–64, 1951.
STASINOPOULOS, M.; RIGBY, B. gamlss. tr: Generating and Fitting Truncated gamlss.family Distributions. 2016. Available: <https://CRAN.R-project.org/package= gamlss.tr.> Access in: 01/05/2019.

TORABI, H.; MONTAZERI, N.H. The Logistic-Uniform distribution and its applications. Communications in Statistics - Simulation and Computation, New York, v. 43, p. 2551–2569, 2014.

TORABI, H.; MONTAZERI, N.H. The Gamma-Uniform distribution and its applications. Kybernetika, Prague, v. 48, p. 16–30, 2012.

ZOGRAFOS, K.; BALAKRISHNAN, N. On families of beta– and generalized gamma–generated distributions and associated inference. Statistical Methodology, Amsterdam, v. 6, p. 344–362, 2009.

Downloads

Publicado

2019-12-18

Como Citar

Ramires, T. G., Nakamura, L. R., Righetto, A. J., Pescim, R. R., & Telles, T. S. (2019). Distribuição uniforme exponenciada: Uma alternativa interessante para modelos truncados. Semina: Ciências Exatas E Tecnológicas, 40(2), 107–114. https://doi.org/10.5433/1679-0375.2019v40n2p107

Edição

Seção

Artigos
Loading...