The parametric and semiparametric regression models based on the generalized odd log-logistic family

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Prataviera, Fábio
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04062020-122642/
Resumo: In this work, several analyzes were performed through regression models considering the family of new distributions, called generalized odd log-logistic-G (GOLL-G), the distributions in this family have greater flexibility, such as functions of bimodal densities. Based on the GOLL-G family, we proposed: regression models with different regression structures; inflated semi-parametric model of zeros modeling of the parameters via penalized splines; For all the modeling approaches presented, the computational resource for the implementation of the models was software R, throughout the document as well as brief descriptions of the codes used. The results obtained in the applications show that the proposed model can be an interesting alternative, especially when the data present asymmetry and bimodality.
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spelling The parametric and semiparametric regression models based on the generalized odd log-logistic familyModelos de regressão parametricos e semiparametricos baseados na família generalizada odd log-logísticaCensored dataCubic splineCure rateDados censuradosFração de curaInflação de zerosSimulaçãoSimulationSpline cúbicoZero inflatedIn this work, several analyzes were performed through regression models considering the family of new distributions, called generalized odd log-logistic-G (GOLL-G), the distributions in this family have greater flexibility, such as functions of bimodal densities. Based on the GOLL-G family, we proposed: regression models with different regression structures; inflated semi-parametric model of zeros modeling of the parameters via penalized splines; For all the modeling approaches presented, the computational resource for the implementation of the models was software R, throughout the document as well as brief descriptions of the codes used. The results obtained in the applications show that the proposed model can be an interesting alternative, especially when the data present asymmetry and bimodality.Nesse trabalho foram realizadas diferentes análises via modelos de regressão considerando a família geradora de novas distribuições, denominada de generalizada odd log-logística-G (GOLL-G). As distribuições nesta família apresentam maior flexibilidade, como por exemplo, funções de densidades bimodais. Com base na família GOLL-G, foram propostos: modelos de regressão com diferentes estruturas de regressão; modelo semi-paramétrico inflacionado de zeros modelando os parâmetros via splines penalizados; Para todas as abordagens o recurso computacional para implementação dos modelos foi o software R, sendo apresentados trechos de comandos ao longo do documento assim como breve descrições dos códigos usados. Os resultados obtidos nas aplicações mostram que o modelo proposto pode ser uma alternativa interessante, principalmente quando os dados apresentam assimetria e bimodalidade.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPOrtega, Edwin Moises MarcosPrataviera, Fábio2020-04-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04062020-122642/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2022-06-04T12:59:21Zoai:teses.usp.br:tde-04062020-122642Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-06-04T12:59:21Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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