Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2009 |
Autor(a) principal: |
Melhado, Tatiana Terabayashi |
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-20220712-123717/
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Resumo: |
Sabemos que todos os modelos estatísticos envolvem uma certa imprecisão, de forma que uma avaliação da influência de pequenas perturbações no modelo torna-se importante. Se essas perturbações alterarem os resultados principais de uma análise de forma significativa, temos motivos para nos preocupar com o modelo utilizado. Caso contrário, temos que o modelo é robusto com respeito às peeturbações induzidas. Em 1995, Cadigan desenvolveu o método de influência local para modelos de equações estruturadas utilizando os métodos de estimação demáxima verossimilhança, mínimos quadrados generalizados e não-ponderados, baseado na medida de curvatura normal introduzida por Cook. Uma suposição usual nos modelos de equações estruturais é de que o vetor de variáveis observadas tem distribuição normal multivariada. Porém, quando esta suposição é violada, os resultados dos testes de hipóteses ficam comprometidos. Na prática, muitas vezes essa suposição é violada e, assim torna-se necessária a utilização de outros métodos de estimação ou até mesmo de outras distribuições com caudas mais leves ou mais pesadas do que as da normal. A classe de distribuições elípticas engloba as distribuições com as características citadas anteriormente e, portanto, no presente trabalho, desenvolvemos o ajuste do modelo e as medidas de curvatura para verificar infuência local em modelos de equações estruturais com distribuição elíptica para diferentes esquemas de perturbação e, então, fizemos uma aplicação utilizando a distribuição t multivariada, que tem caudas mais pesadas que as da normal. Disponibilizamos duas bibliotecas para o pacote R, uma para o ajuste do modelo e a outra para avaliação da influência local. |