Título:	Viés na estimativa de Theil, Atkinson e no índice de dispersão para populações de mistura gama
Autor(es):	Assis, Jackson Maike Veiga de
Assunto:	Desigualdade Estimadores Monte Carlo, Método de
Data de publicação:	25-Jun-2026
Data de defesa:	18-Nov-2025
Referência:	ASSIS, Viés na estimativa de Theil, Atkinson e no índice de dispersão para populações de mistura gama. 2025. 106 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Abstract:	Plug-in estimators are widely used in the measurement of inequality, yet their finite-sample behavior can be substantially affected by population heterogeneity. This dissertation examined the finite-sample bias of plug-in estimators for the Theil and Atkinson indices, as well as for the variance-to-mean ratio (VMR), under the assumption that the population follows a finite mixture of gamma distributions with a common rate parameter. Based on Mosimann’s proportion–sum independence theorem and on the structural relationship between the Gamma and Dirichlet distributions, these estimators were rewritten as functions of Dirichlet random vectors, which enabled the derivation of closed-form expressions for their expected values. Monte Carlo simulations and an empirical application corroborated the theoretical results, showing that mixture-induced heterogeneity generates systematic bias even in moderate sample sizes. These findings highlight the importance of explicitly accounting for mixture structure in order to obtain more accurate inequality estimates and more robust statistical inference.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST)
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2025.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Estatística
Agência financiadora:	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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