Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2005 |
| Autor(a) principal: |
Hernando Vanegas Penagos, Luis |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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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: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6489
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Resumo: |
A modelagem estatística sob a suposição de erros normalmente distribuídos pode ser altamente influenciada por observações extremas, o que motiva o estudo de técnicas de regressão mais robustas frente a este tipo de observações. Como uma alternativa, podem ser considerados modelos em que a distribuição assumida para o erro pertence à classe simétrica. Estes modelos são chamados de modelos simétricos de regressão. Neste trabalho, estudamos analiticamente e através de simulações de Monte Carlo as propriedades estatísticas de dois tipos de resíduos propostos: componente desvio e quantal para os modelos simétricos de regressão com componentes sistemáticas não-lineares. Além disso, desenvolvemos métodos de diagnóstico usando o enfoque de influência global. Neste sentido, propomos algumas medidas tais como distância de Cook, estatística W-K, aproximação a um passo, afastamento da verossimilhança e alguns métodos gráficos |
