http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/22995| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2016_SandroBarbosadeOliveira.pdf | 699,18 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | A distribuição Touchard e suas aplicações |
| Autor(es): | Oliveira, Sandro Barbosa de |
| Orientador(es): | Matsushita, Raul Yukihiro |
| Assunto: | Probabilidades Análise de variância Distribuição (Probabilidades) Distribuição Touchard |
| Data de publicação: | 22-Mar-2017 |
| Data de defesa: | 19-Dez-2016 |
| Referência: | OLIVEIRA, Sandro Barbosa de. A distribuição Touchard e suas aplicações. 2016. iv, 62 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016. |
| Resumo: | A distribuição de Poisson é uma das mais importantes distribuições de probabilidade, sendo amplamente utilizada para modelagem de dados provenientes de experimentos de contagem. Seu único parâmetro também sua média e sua variância, o que a torna inadequada para a modelagem de dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Nesta dissertação será apresentada a distribuição Touchard, uma generalização com dois parâmetros da Poisson, com a proposta de modelar dados com subdispersão, superdispersão e excesso de zeros. Será também introduzido o modelo de regressão Touchard e uma generalização com três parâmetros. Diversas aplicações ilustraram como a distribuição Touchard pode ser uma alternativa competitiva para modelagem de dados não-Poisson, equiparando-se com as mais clássicas e recentes generalizações da Poisson. |
| Abstract: | The Poisson distribution, one of the most important distributions in probability theory, has been widely used to model count data. The Poisson distribution depends on a single parameter lambda. The expected value and variance of a Poisson-distributed random variable are both equal to lambda, so using standard Poisson model with under or overdispersed data may result in lack-of-fit. This dissertation presents a two-parameter extension of the Poisson distribution: the Touchard distribution. It is a flexible distribution that can account for both under- or overdispersion and concentration of zeros that are frequently found in non-Poisson count data. Touchard regression and three-parameter extension of the Poisson distribution will also be shown in this work. Several applications will illustrate the capabilities of this approach to be a useful model for assessing non- Poisson data. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
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| DOI: | http://dx.doi.org/10.26512/2016.12.D.22995 |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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