Refinamento para testes de hipóteses em modelos espaciais lineares Gaussianos com repetições

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: SANTOS, Rodrigo Gonçalves dos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso embargado
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Estatistica
• Palavras-chave em Português: Estatística aplicada; Correção de Bartlett
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37967

Nesta tese, tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos espaciais lineares gaussianos com repetições. Nós obtivemos um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças baseado na verossimilhança perfilada modificada proposta por Cox e Reid (1987). Além disso, desenvolvemos novos ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças com base nos trabalhos de Skovgaard (SKOVGAARD et al., 1996; SKOVGAARD, 2001). Um outro teste de hipóteses em modelos lineares gaussianos com repetições foi apresentado, com o intuito de averiguar se a parte espacial do modelo é relevante, utilizando os desenvolvimentos dos ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças com base nos trabalhos de Skovgaard. Estudos de simulação de Monte Carlo foram considerados para avaliar e comparar numericamente o desempenho dos testes propostos nesta tese, assim como o teste da razão de verossimilhanças tradicional e sua versão original corrigida por Bartlett (DE BASTIANI, 2016), em amostras finitas. Ademais, um exemplo utilizando dados reais foi ilustrado com o objetivo de utilizar todas as ferramentas apresentadas na tese.