Avaliação de técnicas de diagnóstico para a análise de dados com medidas repetidas

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Kurusu, Ricardo Salles
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: conditional models; diagnostic techniques; equações de estimação generalizadas; generalized estimating equations; generalized linear mixed models; hierarchical generalized linear models; linear mixed models; marginal models; medidas repetidas; modelos condicionais; modelos lineares generalizados hierárquicos; modelos lineares generalizados mistos; modelos lineares mistos; modelos marginais; repeated measures; técnicas de diagnóstico
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21062013-202727/

Dentre as possíveis propostas encontradas na literatura estatística para analisar dados oriundos de estudos com observações correlacionadas, estão os modelos condicionais e os modelos marginais. Diversas técnicas têm sido propostas para a análise de diagnóstico nesses modelos. O objetivo deste trabalho é apresentar algumas das técnicas de diagnóstico disponíveis para os dois tipos de modelos e avaliá-las por meio de estudos de simulação. As técnicas apresentadas também foram aplicadas em um conjunto de dados reais.