Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-02T21:21:48Z No. of bitstreams: 1 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 ALINE BARBOSA TSUYUGUCHI - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2012..pdf: 613833 bytes, checksum: c354cd90842e461c0fb29b0ee5f925d3 (MD5) 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.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-25T14:30:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Lelio_Alejandro_Arias_Vizcaino.pdf: 1217481 bytes, checksum: 3e169ccf7afc8c3a244b8cc4a07c9cbf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T14:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Lelio_Alejandro_Arias_Vizcaino.pdf: 1217481 bytes, checksum: 3e169ccf7afc8c3a244b8cc4a07c9cbf (MD5) 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.