Distribuições de probabilidade no intervalo unitário

A distribuição beta é a mais frequentemente utilizada para a modelagem de dados contínuos observados no intervalo unitário, como taxas e proporções. Embora seja flexível, admitindo formas variadas, tais como J, J invertido, U e unimodal, não é adequada em todas as situações práticas. Nesta dissertaç...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lima, Francimário Alves de
Other Authors: Ferrari, Silvia Lopes de Paula
Format: Others
Language:pt
Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2018
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09042018-154057/
Description
Summary:A distribuição beta é a mais frequentemente utilizada para a modelagem de dados contínuos observados no intervalo unitário, como taxas e proporções. Embora seja flexível, admitindo formas variadas, tais como J, J invertido, U e unimodal, não é adequada em todas as situações práticas. Nesta dissertação fazemos uma revisão sobre distribuições contínuas no intervalo unitário englobando as distribuições beta, Kumaraswamy, simplex, gama unitária e beta retangular. Também abordamos uma ampla classe de distribuições obtida por transformações (Smithson e Merkle, 2013). Em particular, focamos em duas subclasses, uma apresentada e estudada por Lemonte e Bazán (2015), que chamaremos de classe de distribuições logito, e outra que chamaremos de classe de distribuições logito skew. Todas as distribuições consideradas são aplicadas a conjuntos de dados do Banco Mundial. === The beta distribution is the most frequently used for modeling continuous data observed in the unit interval, such as rates and proportions. Although flexible, assuming varied forms, such as J, inverted J, U and unimodal, it is not suitable in all practical situations. In this dissertation we make a review on continuous distributions in the unit interval encompassing the beta, Kumaraswamy, simplex, unit gamma and rectangular beta distributions. We also address a wide class of distributions obtained by transformations (Smithson and Merkle, 2013). In particular, we focus on two subclasses, one presented and studied by Lemonte and Bazán (2015), which we will call the logit class of distributions, and another that we will call the logit class of skew distributions. All distributions considered are applied to World Bank data sets.