Análise de dados correlacionados unit-Lindley baseada em equações de estimação

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Danilo Vieira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-27092023-124237/
Resumo: Neste texto derivamos equações de estimação para modelar conjuntos de dados correlacionados em que as distribuições marginais seguem as distribuições uniparamétricas unit-Lindley com domínio no intervalo (0,1). Uma classe de modelos de regressão é proposta para modelar o parâmetro de posição e um processo iterativo reponderado é desenvolvido para a estimação dos coeficientes da regressão e da estrutura de correlação. Estudos de simulação são realizados para verificar as propriedades empíricas dos estimadores derivados e métodos de diagnóstico, como análise de resíduos e estudos de sensibilidade baseados na curvatura conformal local são apresentados. Como aplicação, analisamos a proporção de pessoas em domicílios com abastecimento inadequado de água e esgoto nas unidades federativas do Brasil com os procedimentos desenvolvidos no texto. Finalmente, estendemos as equações de estimação para modelar conjuntamente o parâmetro de posição e a estrutura de correlação. Um processo iterativo simultâneo é derivado e algumas propriedades assintóticas dos estimadores são apresentadas.