Seleção de modelos lineares mistos utilizando critérios de informação

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Yamanouchi, Tatiana Kazue
• 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: Critério de informação; Information criterion; Mixed models; Model selection; Modelos mistos; Seleção de modelos; Simulação; Simulation
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-08032018-131129/

O modelo misto é comumente utilizado em dados de medidas repetidas devido a sua flexibilidade de incorporar no modelo a correlação existente entre as observações medidas no mesmo indivíduo e a heterogeneidade de variâncias das observações feitas ao longo do tempo. Este modelo é composto de efeitos fixos, efeitos aleatórios e o erro aleatório e com isso na seleção do modelo misto muitas vezes é necessário selecionar os melhores componentes do modelo misto de tal forma que represente bem os dados. Os critérios de informação são ferramentas muito utilizadas na seleção de modelos, mas não há muitos estudos que indiquem como os critérios de informação se desempenham na seleção dos efeitos fixos, efeitos aleatórios e da estrutura de covariância que compõe o erro aleatório. Diante disso, neste trabalho realizou-se um estudo de simulação para avaliar o desempenho dos critérios de informação AIC, BIC e KIC na seleção dos componentes do modelo misto, medido pela taxa TP (Taxa de verdadeiro positivo). De modo geral, os critérios de informação se desempenharam bem, ou seja, tiveram altos valores de taxa TP em situações em que o tamanho da amostra é maior. Na seleção de efeitos fixos e na seleção da estrutura de covariância, em quase todas as situações, o critério BIC teve um desempenho melhor em relação aos critérios AIC e KIC. Na seleção de efeitos aleatórios nenhum critério teve um bom desempenho, exceto na seleção de efeitos aleatórios em que considera a estrutura de simetria composta, situação em que BIC teve o melhor desempenho.