Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
ARAÚJO, Yuri Alves de |
Orientador(a): |
CYSNEIROS, Francisco José de Azêvedo |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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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/123456789/40913
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Resumo: |
O uso dos modelos de regressão clássicos no contexto de dados espaciais podem levar a interpretações errôneas, pois este não leva em consideração as informações geoespaciais. Neste caso, a aplicação de modelos geograficamente ponderados para o estudo da não estacionariedade espacial dos parâmetros de regressão é uma alternativa bastante atrativa. No entanto, esses modelos costumam ser sensíveis na presença de valores discrepantes. Neste trabalho, desenvolvemos extensões da regressão geograficamente ponderada utilizando a família de distribuição elíptica para a suposição dos erros aleatórios. O uso desta família de distribuição permite ajustar um modelo menos sensível na presença de observações discrepantes, uma vez que abrange distribuições com caudas mais pesadas que a normal. Em específico, consideramos o uso das distribuições normal, t-Student, exponencial potência, Cauchy, logística do tipo I e II, t-Student generalizada, logística generalizada e normal contaminada. Métodos com base nos algoritmos escore de Fisher e backfitting são propostos para estimar os parâmetros dos modelos. Além disso, descrevemos análises de resíduos e medidas diagnósticas com base na abordagem de influência global e local. Estudos de simulação sob diferentes cenários e aplicações práticas com dois conjuntos de dados reais são apresentados para avaliar o desempenho desses modelos na presença de observações discrepantes. A primeira aplicação refere-se ao estudo do desenvolvimento humano e da criminalidade nos municípios do Ceará, Brasil. A segunda aplicação aborda o desempenho educacional nos condados da Geórgia, EUA. Por fim, um pacote em R foi desenvolvido para disponibilizar a aplicação prática dos resultados teóricos obtidos nesta tese. |