Inferencia sobre log-cumulantes e aplicacoes
Transformada de Mellin; Log-cumulantes; Log-momentos; T2 de Hotelling; Diagrama
(k3; k2); Dados de Confiabilidade.
Estudos envolvendo os cumulantes populacionais e os momentos amostrais na especificação de uma
distribuição de probabilidade são bastante conhecidos na literatura. Bem mais recente, o uso dos log-
cumulantes vem ganhando bastante atenção sobretudo na área de processamento de imagens, em
aplicações envolvendo dados SAR e PolSAR, devido principalmente ao artigo de Nicolas (2002). Neste
trabalho, obtemos dois resultados: no primeiro, utilizamos uma estatística T2 de Hotelling modificada
baseada nos log-cumulantes como uma medida de bondade de ajuste e aplicamos sobre bancos de
dados reais do contexto de confiabilidade. Mostramos que nossa estatística T2 modificada, se
comportou bem próximo a medidas clássicas de bondade de ajuste, tais como AIC, Anderson-Darling e
Cramér-von Mises. No segundo resultado, mostramos que um certo estimador de log-momentos (que
chamaremos de log-momentos 2) pode ser um péssimo estimador. Também, que o estimador clássico
de log-momentos (que chamaremos de log-momentos 1) pode não ser consistente para valores altos do
parâmetro de forma nas distribuições Weibull e Gamma.