Técnicas de diagnóstico em modelos parcialmente lineares aditivos generalizados para dados correlacionados

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: MANGHI, Roberto Ferreira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Estatistica
• Palavras-chave em Português: Probabilidade.; Distribuição de probabilidade.; Estatística aplicada – Modelagem.; Regressão.
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17308

Nesta tese desenvolvemos técnicas de diagnóstico nos Modelos Parcialmente Lineares Aditivos Generalizados (MPLAG) (ver Lian et al., 2014) para dados correlacionados com distribuição marginal pertencente a` família exponencial, em que a média depende de componentes paramétricos e não paramétricos. Adicionalmente, propomos equações para estimação conjunta dos efeitos fixos e parâmetros de correlação. Desenvolvemos o processo de estimação conjunta dos parâmetros e estimadores “naive” e “robustos” dos erros-padrão dos estimadores são propostos. São desenvolvidas medidas de alavancagem, análise de resíduos e análise de influência local baseada na curvatura normal sob diferentes cenários de perturbação. Três tipos de resíduos são derivados e um estudo de simulação é realizado para verificar propriedades empíricas dos resíduos propostos e dos estimadores dos efeitos fixos. Gráficos de quantis normais com envelopes simulados são utilizados para investigar a adequabilidade dos modelos ajustados sob a suposição de uma distribuição marginal pertencente a família exponencial e aplicações a dados reais são apresentadas