Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura - Bustamante, Juan Pablo Mamani (2020)
Testes de proficiência determinam a performance de laboratórios individuais em relação a testes específicos de medição e é usado para monitorar a confiabilidade das medições dos laboratórios. Considerando um modelo de regressão multivariado com erros nas variáveis e com réplicas, o modelo de calibração ultraestrutural com réplicas, iremos desenvolver as propriedades assintóticas associada a este modelo para poder testar a equivalência entre as medições obtidas por diferentes laboratórios em testes de proficiência. Após ajustado um modelo, a análise de diagnóstico é uma etapa importante na análise de um conjunto de dados. Cook (1986) introduziu um método geral de diagnóstico de influência para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura passo a frente, por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Propomos uma metodologia baseada na influência local de Cook (1986) e Poon e Poon (1999) com a procura passo a frente de Atkinson e Riani (2000) em modelos de regressão com erros de medição que será utilizada na obtenção de observações mascaradas influentes.