Tesis
Modelos envolvendo duas distribuições Weibull inversa e apresentação da Weibull inversa generalizada
Fecha
2014-11-03Registro en:
MELO, Valdiego Siqueira. Modelos envolvendo duas distribuições Weibull inversa e apresentação da Weibull inversa generalizada. 2014. viii, 70 f., il. Dissertação (Mestrado em Matemática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Autor
Melo, Valdiego Siqueira
Institución
Resumen
Modelos Weibull têm sido amplamente discutidos na literatura. Esse grande interesse tem refletido no surgimento de modificações e generalizações de modelos Weibull. Primeiramente neste trabalho, apresentamos três modelos (risco competitivo, multiplicativo e mistura) que envolvem duas distribuições Weibull inversa, baseados no artigo de Jiang et al. (2001). As formas das funções densidade e taxa de falha são apresentadas e métodos gráficos para determinar se um dado conjunto de observações pode ser ajustado por um desses modelos são discutidos. Num segundo momento, nós apresentamos a distribuição Weibull inversa generalizada de Gusmão et al. (2011) e discutimos a estimação de máxima verossimilhança com dados censurados. O modelo de mistura de duas distribuições Weibull inversa generalizada é investigado e a propriedade de identificabilidade do modelo de mistura é demonstrada. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT Weibull models have been extensively discussed in the literature. This great interestis re_ected in the emergence of modi_cations and generalizations of Weibullmodels. Firstly in this work, we present three models (competing risk, multiplicativeand mixture) involving two inverse Weibull distributions, based on Jiang et al. [10]paper. The shapes of the density and failure rate functions are shown and graphical methods to determine if a given data set can be adjusted by one of these models arediscussed. Secondly, we present a generalized inverse Weibull distribution by Gusmão et al. [8] and discuss the estimation of maximum likelihood with censored data. Themixture model of two generalized inverse Weibull distributions is investigated. Theidenti_ability property of the mixed model is demonstrated.