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Identi cação de Pontos In uentes em uma Amostra da Distribuição de WatsonBARROS, Cristiany de Moura 26 February 2014 (has links)
Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T19:21:17Z
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Previous issue date: 2014-02-26 / CAPES / A análise estatística na esfera unitária é mais complexa do que se possa imaginar:
a concepção elegante dos modelos probabilísticos é simples, porém usá-los na prática,
muitas vezes se torna mais difícil. Esta di culdade normalmente decorre da normaliza
ção complicada das constantes associadas com distribuições direcionais. No entanto,
devido à respectiva capacidade poderosa de modelagem, distribuições esféricas continuam
encontrando inúmeras aplicações. A distribuição direcional fundamental é a distribuição
Von-Mises-Fisher, cujo os modelos para dados concentrados em torno de uma média. Mas
para os dados que tem uma estrutura adicional, essa distribuição pode não ser adequada:
em particular para os dados axialmente simétricos é mais conveniente abordarmos a distribui
ção de Watson (1965), que é o foco desta dissertação.
Na distribuição de Watson, são utilizados métodos tais como: ponto de corte para dist
ância proposto por Cook (1977), teste de outlier para discordância proposto por Fisher
et al. (1985), quantil de uma qui-quadrado proposto por Cook (1977) e distância geod
ésica. As contribuições dessa dissertação são: a derivação da distância de Cook, o uso
da distância geodésica para detecção de outliers e um método de calculo do ponto de corte.
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Modelagem para Dados Longitudinais de ContagemTRINDADE, Daniele de Brito 02 1900 (has links)
Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T19:28:53Z
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Previous issue date: 2014-02 / CAPES / A modelagem para dados de contagem é bastante utilizada em diversas áreas do
conhecimento, como nas ciências biológicas, educação e saúde pública. O modelo
comumente utilizado para analisar dados de contagem é o modelo Poisson. Contudo,
quando os dados apresentam superdispersão o modelo Poisson não é mais indicado.
Existem extensões do modelo Poisson que podem ser usados nesta situação, como o
modelo Poisson in acionado de zeros (ZIP, em inglês). Porém, neste trabalho, é considerado
o modelo Binomial Negativo, que é adequado para esta situação, além de
ser um modelo simples e bastante conhecido. Uma suposição do modelo de regressão
tradicional é a independência entre as observações. Contudo, quando as unidades
amostrais são medidas repetidamente ao longo do tempo, os estudos longitudinais
permite a veri cação das taxas de mudança que ocorrem ao longo do tempo e os
fatores que podem motivar tal variação. Estes estudos são de particular interesse
quando o objetivo é avaliar variações globais ou individuais da resposta ao longo
do tempo. Este tipo de estudo considera a correlação entre as respostas dentro das
unidades amostrais e a ordenação cronológica das respostas. Duas abordagens de
regressão comumente utilizadas para analisar dados longitudinais são os modelos
condicionais e os marginais. O modelo condicional assume a existência de efeitos
aleatórios que descrevem o comportamento de um indivíduo especí co, sendo este
modelo também chamado de multinível. No modelo marginal a variável resposta é
modelada independentemente da correlação existente entre as medidas de cada unidade
amostral (denotada por correlação intra-indivíduo), modelando a expectativa
marginal como uma função das variáveis explicativas. Neste trabalho as duas abordagens
foram aplicadas à análise de dados de contagem longitudinais. Estudos de
simulação foram realizados para avaliar a performance dos estimadores provenientes
destas metodologias. Aplicações com bases de dados reais são apresentadas.
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