Distribuição composta Poisson-Truncada Gama: propriedades e métodos de estimação

Abstract

Nas últimas dé adas, diversas novas distribuições de probabilidade vêm sendo estudadas e apli adas a onjuntos de dados reais. Espe i amente, modelos de mistura entre distribui- ções têm sido empregados em apli ações ujos dados resultantes requerem modelos om alta exibilidade. Neste trabalho, uma nova distribuição hamada Composta Poisson- Trun ada Gama é proposta. Este modelo tem três parâmetros e sua densidade é dada por uma mistura in nita de densidades gamas om pesos de nidos pela probabilidade de massa da distribuição Poisson-Trun ada. Algumas propriedades estatísti as são estuda- das: função de ris o, função ara terísti a, função geradora de momentos, momentos e função geradora de umulantes. Três métodos de estimação são propostos e analisados para a nova distribuição: por momentos, por máxima verossimilhança via algoritmo EM e pela função ara terísti a empíri a. Além disso, apresentamos um estudo de simulação via Monte Carlo em que omparamos estes três métodos de estimação. Finalmente, uma apli ação a dados reais de uma imagem SAR é realizada. Resultados de orrentes dos estudos de simulação sugerem que o método de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM tem uma melhor performan e. Além disso, a análise dos dados reais indi am que o modelo proposto pode superar distribuições estendidas da literatura.