1. Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
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  3. PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA
  4. Mestrado em Matemática.
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dc.creator.IDSILVA, I. R. V.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7982340934936230pt_BR
dc.contributor.advisor1NETO, Manoel Ferreira dos Santos.-
dc.contributor.advisor1IDSANTOS NETO, M. F.pt_BR
dc.contributor.advisor1IDSantos-Neto, M.pt_BR
dc.contributor.advisor1IDSANTOS-NETO, MANOEL.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1989856888540153pt_BR
dc.contributor.referee1FUENTES, Carolina Ivonne Marchant.-
dc.contributor.referee1IDMARCHANT, CAROLINA.pt_BR
dc.contributor.referee1IDMarchant, Carolina.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0331592482252918pt_BR
dc.contributor.referee2COSTA, Eliardo Guimarães da.-
dc.contributor.referee2IDCOSTA, E. G.pt_BR
dc.contributor.referee2IDCOSTA, ELIARDO G.pt_BR
dc.contributor.referee2IDCOSTA, ELIARDO.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3160805152538713pt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho apresentamos uma distribuição generalizada de Birnbaum-Saunders que foi modificada para permitir a modelagem quantílica. Usamos a nova parametrização desta distribuição para gerar o modelo de regressão quantílica. Estimadores de máxima verossimilhança são submetidos a simulações de Monte Carlo. Os resultados numéricos mostram que o modelo proposto tem um desempenho admirável. Para demonstrar seu potencial, empregamos uma aplicação econômica de nossa metodologia.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Ciências e Tecnologia - CCTpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMatemáticapt_BR
dc.titleA quantile regression model based on an owen distribution.pt_BR
dc.date.issued2022-12-21-
dc.description.abstractIn this work we presented, a generalized Birnbaum-Saunders distribution that was modified to allow for quantile modeling. We use a new parameterization of this distribution to establish the quantile regression model. Maximum likelihood estimators were subjected to Monte Carlo simulations. The numerical results showed that the proposed model performs admirably. To demonstrate their potential, we employ an economical application of our methodology.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29454-
dc.date.accessioned2023-04-24T17:58:45Z-
dc.date.available2023-04-24-
dc.date.available2023-04-24T17:58:45Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectProbabilitypt_BR
dc.subjectStatisticalpt_BR
dc.subjectRegressionpt_BR
dc.subjectOwen distributionpt_BR
dc.subjectExponencializedpt_BR
dc.subjectBirnbaum-saunderspt_BR
dc.subjectQuantilept_BR
dc.subjectProbabilidadept_BR
dc.subjectEstatísticaspt_BR
dc.subjectQuantidadept_BR
dc.subjectRegressãopt_BR
dc.subjectOwen distribuiçãopt_BR
dc.subjectExponencializadopt_BR
dc.subjectBirnbaum-saunderspt_BR
dc.subjectProbabilidadpt_BR
dc.subjectEstadísticapt_BR
dc.subjectCuantilpt_BR
dc.subjectRegresiónpt_BR
dc.subjectOwen Distribuciónpt_BR
dc.subjectExponencializadopt_BR
dc.subjectBirnbaum-Saunderspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSILVA, Iago Renan Valentim da.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeUm modelo de regressão quantílica baseado em uma distribuição de Owen.pt_BR
dc.title.alternativeUn modelo de regresión por cuantiles basado en una distribución de Owen.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Iago Renan Valentim da. A quantile regression model based on an owen distribution. 2022. 52 fl. Dissertação (Mestrado em Matemática), Programa de Pós-Graduação em Matemática, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em:pt_BR
dc.description.resumenEn este trabajo presentamos una distribución de Birnbaum-Saunders generalizada que ha sido modificado para permitir el modelado de cuantiles. Usamos la nueva parametrización esta distribución para generar el modelo de regresión por cuantiles. estimadores máximos probabilidad se someten a simulaciones de Monte Carlo. Los resultados numéricos muestran que el modelo propuesto funciona admirablemente. para demostrar tu potencial, empleamos una aplicación económica de nuestra metodología.pt_BR
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