Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
SANTOS, Jéssica Priscila Rivas dos |
| Orientador(a): |
CRIBARI NETO, Francisco |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| 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/123456789/29753
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Resumo: |
Para investigar o comportamento de uma variável dado o conhecimento de variáveis explicativas é comum utilizar o modelo de regressão clássico ou os modelos lineares generalizados. Nenhum desses modelos, contudo, é adequado para modelar variáveis no intervalo p0, 1q. Para modelar variáveis que assumem valores em p0, 1q é bastante utilizado o modelo de regressão beta proposto por Ferrari e Cribari-Neto (2004). Já para variáveis que assumem valores em r0, 1q, p0, 1s e r0, 1s é possível utilizar os modelos de regressão beta inflacionados propostos por Ospina e Ferrari (2012). Esta tese tem como objetivo introduzir distribuições Kumaraswamy inflacionadas, além de propor modelos de regressão Kumaraswamy inflacionados que permitem modelar dados nos intervalos r0, 1q, p0, 1s e r0, 1s, bem como abordar as respectivas inferências e avaliar os desempenhos dos estimadores de máxima verossimilhança em cada cenário. Simulações de Monte Carlo foram realizadas para verificar os desempenhos dos estimadores de máxima verossimilhança e de testes de hipóteses. Aplicações a dados reais também são apresentadas. |
