dc.contributor.advisor | Guerra, Renata Rojas | |
dc.creator | Mafalda, Charles Peixoto | |
dc.date.accessioned | 2021-12-27T11:26:50Z | |
dc.date.available | 2021-12-27T11:26:50Z | |
dc.date.issued | 2020-03-17 | |
dc.date.submitted | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/23411 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2020. | por |
dc.description.abstract | We propose a family of distributions so-called the new unit extended Weibull family
(NWEU). It is derived from a transformation in an extended Weibull random variable. Six
NWEU submodels are studied, namely: i) exponential unitary exponential distribution; ii) unit
Gompertz distribution; iii) unit half-logistic distribution; iv) unit Lomax distribution; v) unit
Nadarajah-Haghighi distribution and vi) Unit Rayleigh distribution. We propose a quantileparameterization
for the new family. The maximum likelihood estimators (MLEs) are presented.
A Monte Carlo study is performed to evaluate the behavior of the MLEs of unit Rayleigh
and unit Gompertz. We note that the unit Rayleigh MLE has closed-form and is approximately
unbiased MLE, even for small samples. Finally, the NWEU submodels are adjusted to the
proportion of the valid votes for the second round Brazilian presidential elections, considering
the year 2018 and the northeast region. We focus on this region since it is the second-largest
electoral site in Brazil. Besides, this is the only Brazilian region where the elected president
did not receive the majority of electoral votes. The application shows the superiority of the new
family when compared with other usual unit models, such as the Beta, Kumaraswamy, and unit gamma distributions. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Eleições presidenciais de 2018 | por |
dc.subject | Dados eleitorais | por |
dc.subject | Distribuições unitárias | por |
dc.subject | Modelos probabílisticos | por |
dc.subject | Região Nordeste | por |
dc.subject | 2018 Presidential elections | eng |
dc.subject | Election data | eng |
dc.subject | Unit distributions | eng |
dc.subject | Probability models | eng |
dc.subject | Northeast region | eng |
dc.title | Uma nova classe de distribuições unitárias baseada na família Weibull estendida com aplicação em dados eleitorais | por |
dc.title.alternative | A new class of unit distributions based on the extended Weibull family with application in electoral data | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | Neste trabalho é proposta uma família de distribuições chamada nova famíliaWeibull estendida
unitária (NWEU), a qual é derivada a partir da transformação em uma variável aleatória
que pertence à classe de distribuiçõesWeibull estendida. São definidos e apresentados seis submodelos
pertencentes à família, sendo eles: i) distribuição exponencial exponencializada unitária;
ii) distribuição Gompertz unitária; iii) distribuição half-logistic unitária; iv) distribuição
Lomax unitária; v) distribuição Nadarajah-Haghighi unitária e vi) Distribuição Rayleigh unitária.
Foi proposta uma parametrização em termos dos quantis das distribuições. Apresentouse
um estudo detalhado sobre os estimadores de máxima verossimilhança dessa nova família.
Realizou-se simulações de Monte Carlo para estudar o comportamento dos estimadores de máxima
verossimilhança das distribuições Rayleigh unitária e Gompertz unitária. Verificou-se que
o modelo Rayleigh unitário possui forma fechada para o estimador de máxima verossimilhança
e que este é aproximadamente não viesado, mesmo para amostras pequenas. Por fim, os novos
modelos foram ajustados à proporção de votos válidos para o segundo turno das eleições presidenciais
brasileiras, considerando o ano de 2018 e a região nordeste. A escolha justifica-se
pelo fato de que a região nordeste possui o segundo maior sítio eleitoral do Brasil. Além disso,
esta é a única região em que o presidente eleito não obteve a maioria dos votos em todos os
estados. Na aplicação verificou-se a superioridade dos modelos propostos ao comparar o ajuste
com alguns modelos usuais no contexto de dados unitários, tais como as distribuições Beta,
Kumaraswamy e gama unitária. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |