Título: | A distribuição Gama bimodal : propriedades, modelo de regressão e aplicações |
Autor(es): | Reis, Letícia Ferreira |
Orientador(es): | Gabriel, Roberto Vila |
Assunto: | Modelagem de dados Modelo de regressão Estimador (Estatística) Monte Carlo, Método de |
Data de apresentação: | 2020 |
Data de publicação: | 22-Jun-2022 |
Referência: | REIS, Letícia Ferreira. A distribuição Gama bimodal: propriedades, modelo de regressão e aplicações. 2020. 97 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2020. |
Resumo: | Este trabalho baseia-se no artigo: A Bimodal Gamma Distribution: Properties, Regression Model and Applications, escrito por R. Vila, L. Ferreira, H. Saulo, F. Prataviera e E. M. M. Ortega, publicado no periódico Statistics em 2020 [30]. Um dos objetivos principais deste trabalho é propor uma distribuição Gama bimodal utilizando uma transformação quadrática baseada no modelo Alpha-skew-normal. Ao longo dos capítulos foram abordadas várias propriedades dessa distribuição como média, variância, momentos, taxa de risco e medidas de entropia. Além disso, estimou-se os parâmetros da distribuição pelo método de máxima verossimilhança e verificou-se a consistência desses estimadores por simulações de Monte Carlo. Também foi apresentado um modelo de regressão para dados censurados baseado na distribuição Gama bimodal. A aplicação deste modelo em dois bancos de dados resultou em uma melhora na modelagem quando comparado a outros modelos conhecidos. |
Abstract: | This work is based on the article: A Bimodal Gamma Distribution: Properties, Regression Model and Applications, authored by R. Vila, L. Ferreira, H. Saulo, F. Prataviera and E. M. M. Ortega, published in the journal Statistics in 2020 [30]. One of the main objectives of this work is to propose a bimodal Gamma distribution using a quadratic transformation based on the alpha-skew-normal model. In the following chapters, several properties of this distribution such as mean, variance, moments, hazard rate and entropy measures were discussed. Also, Monte Carlo simulations were performed to check the bias in the maximum likelihood estimation. Further, a new regression model with censored data based on the bimodal gamma distribution was proposed. This regression model was applied to two real datasets found in the literature and compared to other regression models. The bimodal gama regression model gave the better fits in the two datasets. |
Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020. |
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