Poison

Uma comparação entre intervalos de credibilidade e o intervalo de confiança clássico para o parâmetro da Distribuição de Poisson
Autores: Fernanda Nanci Scacabarozi ([e-mail]) Carlos Alberto Ribeiro Diniz ([e-mail]) Resumo
Este trabalho tem por objetivo estudar, através de simulações, alguns intervalos de credibilidade para o parâmetro da distribuição de Poisson, construídos por meio de distribuições a priori não informativas e informativas efetuando comparações dos mesmos com o intervalo de confiança exato. Ou seja, desejamos verificar como estes intervalos se comportam com relação à probabilidade de cobertura e a amplitude média para diversos tamanhos amostrais e diferentes valores do parâmetro, e averiguar qual deles é melhor para cada situação. Palavras-chave. Distribuição de Poisson, Intervalos de Credibilidade, Intervalos de Confiança.

1

Introdução

A distribuição de Poisson modela com sucesso uma grande variedade de situações cujo interesse reside no número de ocorrências de um determinado evento e é completamente determinada pelo conhecimento de um único parâmetro que representa, ao mesmo tempo, a média e a variância da variável que segue tal distribuição. Consequentemente, estimadores para este parâmetro são de extrema importância uma vez que refletem ao mesmo tempo o valor médio e a variabilidade dos dados. Neste trabalho são estudados alguns estimadores intervalares para o parâmetro da distribuição de Poisson construídos utilizando técnicas da inferência Clássica e da Bayesiana. Intervalos de credibilidade, considerando distribuições a priori informativas e não informativas, são analisados através de simulações e comparados a um intervalo de confiança exato. O intuito é verificar como os intervalos de credibilidade se comportam com relação à probabilidade de cobertura e a amplitude média quando comparados ao intervalo de confiança clássico. As prioris não informativas consideradas foram a distribuição exponencial, com