Testes para hipóteses restritas em desigualdades lineares usando equações de estimação generalizadas

• Ano de defesa: 2000
• Autor(a) principal: Cardoso Neto, José
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Modelos Lineares Generalizados; Pesquisa E Planejamento Estatístico
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-115234/

O objetivo deste trabalho é apresentar, inicialmente, uma unificação dos principais artigos sobre testes para hipóteses restritas envolvendo o Modelo Normal Linear. Nesse caso, a relação entre as estatísticas do teste bem como a distribuição nulaassintótica das estatísticas são apresentadas nos casos em que a matriz de covariância do erro é conhecida e desconhecida. Apresentamos uma breve revisão dos Modelos Lineares Generalizados e formalmente as Equações de Estimação Generalizadas(EEGs) de Liang e Zeger (1986). É estudado, em particular, o procedimento proposto por Kodde e Palm (1986) juntamente com os resultados de Wolak (1991) para desenvolver testes para hipóteses restritas em desigualdades lineares usando as EEGs.Apresentamos também, uma extensão para EEGs do procedimento proposto por Follmann (1996) para testar hipóteses restritas usando a estatística 'T POT.2' de Hotteling. Para os procedimentos propostos, vários estudos de simulação são desenvolvidospara verificar o comportamento dos mesmos em termos de poder com relação ao teste tradicional de Wald para hipóteses não restritas. Observa-se um razoável ganho de poder dos testes de Kodde e Palm e Follmann em relação ao teste de Wald e umpequeno ganho de poder do teste de Kodde e Palm em relação ao teste de Follman. Este último é fácil de ser aplicado e evita o cálculo dos pesos exigidos pelo teste de Kodde e Palm, o que o torna um forte competidor principalmente quando o númerode restrições é maior que 4