Testes escore corrigidos para modelos lineares generalizados no ambiente R

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Silva Júnior, Antonio Hermes Marques da
Orientador(a): Silva, Damião Nóbrega da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
Departamento: Centro de Ciências Exatas e da Terra
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27174
Resumo: Correções de Bartlett são procedimentos estatísticos que podem ser usados para melhorar o desempenho de estatísticas cujas distribuições são aproximadas pela qui-quadrado. Uma aplicação destas correções e no aperfeiçoamento do teste escore em modelos lineares generalizados. Entretanto, a forma da correção resultante utiliza operações com matrizes que são formadas por expressões envolvendo derivadas de primeira e segunda ordem da média e da função de variância do modelo, com respeito ao preditor linear. Em razão das di ficuldades para se obter tais expressões, ou até mesmo para modi ficá-las quando se altera os componentes aleatório ou o sistemático do modelo, é que tais correções não têm ainda sido incorporadas nas muitas aplicações do teste Escore. Esta dissertação propõe um programa computacional desenvolvido no software estatístico R para implementar testes escore corrigidos em um dado modelo linear generalizado. Detalhes técnicos e a utilização do programa são discutidos com base na análise de uma série de conjuntos de dados reais encontrados na literatura. Também, são apresentados os resultados de dois experimentos de simulação, em que as vantagens dos testes corrigidos e a versatilidade do programa são avaliadas.