Aperfeiçoamento de métodos assintóticos para a distribuição Kumaraswamy

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Carneiro, Hérica Priscila de Araújo
• 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: Bartlett correction; Bootstrap Bartlett correction; Coeficiente de assimetria; Correção de Bartlett; Correção de Bartlett bootstrap; Distribuição Kumaraswamy; Kumaraswamy distribution; Kumaraswamy regression model; Median bias reduction; Modelo de regressão Kumaraswamy; Redução do viés mediano; Skewness coefficient
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-25082020-165505/

A distribuição Kumaraswamy é duplamente limitada, contínua e bastante flexível. Devido às semelhanças e vantagens computacionais que apresenta em relação à distribuição Beta, vem sendo bastante estudada. Com o objetivo de contribuir com esse estudo, a presente tese desenvolve alguns de seus aspectos assintóticos. Inicialmente, obtemos expressões para a correção até ordem n^-2 do viés mediano dos estimadores dos parâmetros da distribuição e comparamos seu desempenho com outras correções, presentes na literatura, por meio de um estudo de simulação de Monte Carlo. Em seguida, derivamos uma expressão analítica para o coeficiente de assimetria de ordem n^{-1/2} da distribuição dos estimadores dos parâmetros do modelo e realizamos um estudo de simulação de Monte Carlo para avaliar seu desempenho. Na sequência, encontramos fatores de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças, incluímos o teste da razão de verossimilhanças bootstrap e a correção de Bartlett bootstrap. Desenvolvemos um estudo de simulação de Monte Carlo para comparar as taxas de rejeição dos testes estudados. Por fim, propomos um modelo de regressão quantílica Kumaraswamy e realizamos dois estudos de simulação de Monte Carlo, um para explorar o viés dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e compará-lo ao do estimador de máxima verossimilhança corrigido pelos métodos de Cox e Snell e bootstrap e outro para comparar as taxas de rejeição do teste da razão de verossimilhanças e do teste corrigido pelo método de Bartlett bootstrap. Para ilustrar os resultados obtidos realizamos aplicações com dados reais.