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CAPES

Statistical and applied researchers have shown great interest in building new extended probability models that generalize well-known distributions and are more flexible for data modeling in many fields of applications. Probably, one of the most popular ways to extend well-known models is to consider distribution generators. Aclass of univariate distributions called the exponentiated generalized (EG for short) class was recently proposed in the literature. We believe that the EG class of distributions can be widely used to generalize continuous distributions. For this reason, the present doctoral thesis presents some extended models using the EG class. For each model presented in the chapters that follow, we provide a complete mathematical treatment, simulation studies and applications to real data that illustrate the usefulness of the model sunder study.

Estatísticos e pesquisadores aplicados têm mostrado grande interesse em propor novos modelos de probabilidade estendidos que generalizam distribuições bem estabelecidas na literatura. Provavelmente, uma das formas mais populares de estender modelos bem conhecido sé considerando os chama dos geradores de distribuições. Uma classe de distribuições univariadas chamada de classe exponencializada generalizada (EG) foi proposta recentemente na literatura. Acreditamos que a classe EG de distribuições pode ser amplamente utilizada para generalizar distribuições contínuas. Por esta razão, a presente tese de doutorado apresenta alguns modelos estendidos usando a classe EG. Para cada modelo apresentado nos capítulos que se seguem, fornecemos um tratamento matemático completo, estudos de simulação e aplicações a dados reais que ilustram a utilidade dos modelos em estudo.