@MASTERSTHESIS{ 2020:1382215232,
 	title = {Inferência estatística para o processo geométrico baseado na distribuição Birnbaum- Saunders Reparametrizada},
 	year = {2020},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8110",
 	abstract = "Neste trabalho, investigamos o problema da inferência estatística para o  processo geométrico (GP)
 quando a distribuição do tempo da primeira ocorrência for Birnbaum-Saunders Reparametrizada (RBS).
 Para isto, propomos um modelo intitulado GP-RBS capaz de atuar nesse problema. São obtidos os
 estimadores de máxima verossimilhança (EMV), estimadores via método dos momentos (EMM) e estimadores de 
 momentos  modificados (MM) para os parâmetros do GP. Além disso, discutimos algumas propriedades 
 assintóticas importantes desses estimadores, como distribuição assintótica e consistência. Em seguida, realizamos 
 alguns estudos de simulações de Monte Carlo com diferentes valores de parâmetros para comparar os 
 desempenhos  dos resultados obtidos e, por fim, apresentamos as aplicações em quatro conjuntos de dados reais.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Matemática},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}