Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
SANTOS, Joas Silva dos |
| Orientador(a): |
CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino |
| 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/123456789/35326
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Resumo: |
Os modelos lineares generalizados superdispersados (MLGS), propostos por Dey et al. (1997), permitem que tanto a média quanto a dispersão sejam modeladas simultaneamente no contexto dos modelos lineares generalizados. Os MLGS são muito úteis para modelar a dispersão quando a variância da variável resposta excede a variância nominal predita pelo modelo. Esta dissertação tem três objetivos. O primeiro, é reunir resultados importantes sobre correções de Bartlett e tipo-Bartlett para os testes da razão de verossimilhanças e escore nos MLGS, propostos na literatura. O segundo, é a obtenção de um fator de correção tipo-Bartlett, em notação matricial, à estatística gradiente para testar simultaneamente ou separadamente os efeitos da média e da dispersão. A estatística gradiente corrigida tem distribuição qui-quadrado até um erro de ordem n⁻¹ sob a hipótese nula. O terceiro, é apresentar resultados de simulação para averiguar o efeito das correções nos MLGS, no que tange ao tamanho e poder, em amostras finitas. |
