Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
FELIX, Luis Gonzaga Pinheiro |
| Orientador(a): |
BASTIANI, Fernanda de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso embargado |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49447
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Resumo: |
A seleção de variáveis explicativas em modelos estatísticos é um problema atual e importante dentro da estatística e para o qual diferentes soluções já foram propostas para os diversos tipos de modelos. No caso específico dos modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS), a seleção de variáveis explicativas é feita usando métodos stepwise. Na atual proposta de seleção de variáveis nos GAMLSS tem-se disponível duas estratégias conhecidas como estratégia A e estratégia B, sendo que ambas selecionam variáveis explicativas para modelar todos os parâmetros da distribuição, mas de forma diferente. Neste trabalho, estas metodologias foram descritas de forma detalhada e por meio de estudos de simulação, foram investigados e comparados métodos de seleção de variáveis, usando modelos com estruturas lineares e com estruturas não lineares, além do uso de funções de suavização para diferentes distribuições de probabilidade. Uma nova proposta de seleção de modelos, denominada de Estratégia C foi introduzida. A mesma é uma combinação da Estratégia B com a Estratégia A. Uma aplicação à dados reais ilustra a metodologia apresentada. |
