Autor(es): Brito, Éder Silva de
Data: 2014
Origem: Oasisbr
Assunto(s): Estatística - matemática; Teoria das distribuições (Análise funcional); Censura (Estatística); Estatística - matemática; Estatística - matemática; Teoria das distribuições (Análise funcional); Teoria das distribuições (Análise funcional); Censura (Estatística); Censura (Estatística)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2014.
Neste trabalho, estudamos métodos inferenciais baseados em amostras na presença de censura tipo II progressiva. Primeiramente, apresentamos três modelos envolvendo as distribuições: de Valor Extremo, por Ding e Yu (2012), Exponencial Generalizada, por Ismail (2012), e Lognormal de Três Parâmetros, por Basak et al. (2009). Num segundo momento, baseados no estudo de Lin e Balakrishnan (2011), investigamos as propriedades de consistência e normalidade assintótica de estimadores de máxima verossimilhança para modelos sob esquema de censura tipo-II progressiva. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
In this work, we study inferential methods based on samples in the presence of progressively Type-II censoring. First, we present three models involving distributions: Extreme-Value, by Ding and Yu (2012), Generalized Exponential, by Ismail (2012), and Three-Parameter Lognormal, by Basak et al. (2009). Secondly, based on the study of Lin and Balakrishnan (2011), we investigated the properties of consistency and asymptotic normalityof maximum likelihood estimators for models under a progressive Type-II censoring scheme.
