Modelos de regressão log-Birnbaum-Saunders generalizados para dados com censura intervalar.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: CAMPOS, Joelson da Cruz.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1332
Resumo: Neste trabalho, propomos o modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders generalizado para analisar dados com censura intervalar. As funções escore e a matriz de informação de Fisher observada foram obtidas, bem como foi discutido o processo de estimação dos parâmetros do modelo. Como medida de influência, consideramos o afastamento pela verossimilhança (likelihood displacement) sob vários esquemas de perturbação. Derivamos as matrizes apropriadas para obter a influência local nos parâmetros estimados do modelo e realizamos uma análise residual baseada nos resíduos de Cox-Snell ajustado, Martingale e componente do desvio modificado. Apresentamos também um estudo de simulação de Monte Carlo a fim de investigar o comportamento da distribuição empírica dos resíduos propostos. Finalmente, uma aplicação com dados reais é apresentada.