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Testes de bondade de ajuste para a distribuição Birnbaum-Saunders. / Goodness-of-fit tests for the Birnbaum-Saunders distribution.TSUYUGUCHI, Aline Barbosa. 02 August 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-02T21:21:48Z
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ALINE BARBOSA TSUYUGUCHI - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2012..pdf: 613833 bytes, checksum: c354cd90842e461c0fb29b0ee5f925d3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-02T21:21:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012-02 / CNPq / Neste trabalho estudamos testes de bondade de ajuste para a distribuição Birnbaum-Saunders. Consideramos testes clássicos baseados em função de distribuição
empírica (Anderson-Darling, Cramér-von Mises e Kolmogorov-Sminorv) e baseados
em função característica empírica. Nos limitamos ao caso onde o vetor de parâmetros
é desconhecido e, portanto deverá ser estimado. Apresentamos estudos de simulação
para verificar o desempenho das estatísticas de teste em estudo. Além disso, propomos
estudos de simulação de Monte Carlo para testes de bondade de ajuste para a
distribuição Birnbaum-Saunders com dados com censura tipo II. / In this work we study goodness-of-fit tests for Birnbaum-Saunders distribution.
We consider classical tests based on empirical distribution function (Anderson-Darling,
Cramér-von Mises e Kolmogorov-Sminorv) and based on empirical characteristic function.
We limited this study to the case in which the vector of parameters is unknown
and, therefore, must be estimated. We present the simulation studies to verify the
performance of the test statistics in study. Also, we propose simulation studies of
Monte Carlo for goodness-of-fit test for Birnbaum-Saunders distribution using Type-II
censored data.
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Um novo resíduo para classes de modelos de regressão na família exponencialVIZCAINO, Lelio Alejandro Arias 05 December 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-25T14:30:32Z
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Previous issue date: 2016-12-05 / FACEPE / entre as principais metodologias estatísticas, a análise de regressão é uma das formas mais efetivas para modelar dados. Neste sentido, a análise de diagnóstico é imprescindível para determinar o que poder ter acontecido no processo gerador dos dados caso os pressupostos impostos a este não sejam plausíveis. Uma das ferramentas mais úteis em diagnóstico é a avaliação dos resíduos. Neste trabalho, propomos um novo resíduo para as classes de modelos de regressão linear e não linear baseados na família exponencial com dispersão variável (Smyth (1989)). A proposta permite incorporar de forma simultânea informações relativas aos submodelos da média e da dispersão sem fazer uso de matrizes de projeção para sua padronização. Resultados de simulação e de aplicações a dados reais mostram que o novo resíduo é altamente competitivo em relação ao resíduos amplamente usados e consolidados na literatura. / In statistical methodologies, regression analysis can be a very effective way to model
data. In this sense, the diagnostic analysis is needed to try to determine what might
happened in the data generating process if the conditions imposed to it are not true. One
of the most useful techniques to detect the goodness of fit to the model is the evaluation
of residuals. In this work, we propose a new residual to the class of linear and nonlinear
regression models based on exponential family with variable dispersion (Smyth (1989)).
The proposal incorporates simultaneously information from the sub-models of the mean
and the dispersion without using projection matrices for its standardization. Simulation
resultsandapplicationsinrealdatashowthatthenewresidualishighlycompetitivewith
respect to residuals widely used and established in the literature.
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