Teste de razão de verossimilhanças Bootstrap e técnicas de diagnóstico em modelos em séries de potências não-lineares generalizados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: FORERO, Sébastien Lozano
Orientador(a): CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15165
Resumo: Os Modelos em Série de Potência não-Lineares Generalizados (MSPNLGs), introduzidos em Cordeiro et al. (2009), são apresentados como uma alternativa para a análise de regressão de dados de contagem, generalizando os modelos tradicionais, como o Consul, Poisson generalizada, binomial negativa generalizada, entre outros. Nesta dissertação, versões modificadas (via Bartlett (1937) e Rocke (1989)) das estatísticas da razão de verosimilhanças e razão de verossimilhanças bootstrap, respectivamente, são apresentadas para testes de hipóteses nesta classe de modelos. Simulações de Monte Carlo mostram que os testes baseados nas versões modificadas das estatísticas da razão de verossimilhanças e razão de verossimilhanças bootstrap exibem melhores desempenhos em amostras finitas, superando os testes originais (sem correção). Além disso, técnicas de diagnóstico são propostas para os MSPNLGs, a saber: resíduos, alavancagem generalizada, influência global, e influência local. Finalmente, um conjunto de dados reais é utilizando para avaliar as metodologias desenvolvidas tanto em técnicas de diagnóstico como em aperfeiçoamento de testes.