Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2006 |
| Autor(a) principal: |
Montenegro, Lourdes Coral Contreras |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-150143/
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Resumo: |
Uma suposição muito comum em modelos de regressão é assumir que as observações seguem uma distribuição normal. No entanto, esta suposição às vezes é irreal e pode ocultar importantes características do modelo. Neste trabalho, apresentamos e estudamos os modelos de Grubbs e com intercepto nulo com erros de medida e também modelos lineares mistos, considerando distribuições normais-assimétricas. Para validar tais modelos, propomos técnicas de diagnóstico e as ilustramos com exemplos práticos. Para modelos com dados censurados e com erros de medida, conseguimos comparar procedimentos de estimação com e sem dados agrupados considerando distribuição log-normal e as ilustramos através de simulações. |
