Orientador: Victor Hugo Lachos Davila / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T06:59:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MonzonMontoya_AlejandroGuillermo_M.pdf: 1229957 bytes, checksum: a4ad33aa2fe94f8744977822a1fd1362 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Em análise de dados, muitas vezes encontramos dados de contagem onde a quantidade de zeros excede aquela esperada sob uma determinada distribuição, tal que não é possível fazer uso dos modelos de regressão usuais. Além disso, o excesso de zeros pode fazer com que exista sobredispersão nos dados. Neste trabalho são apresentados quatro tipos de modelos para dados de contagem inflacionados de zeros: o modelo Binomial (ZIB), o modelo Poisson (ZIP), o modelo binomial negativa (ZINB) e o modelo beta-binomial (ZIBB). Usa-se o algoritmo EM para obter estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e usando a função de log-verossimilhança dos dados completos obtemos medidas de influência local baseadas na metodologia proposta por Zhu e Lee (2001) e Lee e Xu (2004). Também propomos como construir resíduos para os modelos ZIB e ZIP. Finalmente, as metodologias descritas são ilustradas pela análise de dados reais / Abstract: When analyzing count data sometimes a high frequency of extra zeros is observed and the usual regression analysis is not applicable. This feature may be accounted for by over-dispersion in the data set. In this work, four types of models for zero inflated count data are presented: viz., the zero-inflated Binomial (ZIB), the zero-inflated Poisson (ZIP), the zero-inflated Negative Binomial (ZINB) and the zero-inflated Beta-Binomial (ZIBB) regression models. We use the EM algorithm to obtain maximum likelihood estimates of the parameter of the proposed models and by using the complete data likelihood function we develop local influence measures following the approach of Zhu and Lee (2001) and Lee and Xu (2004). We also discuss the calculation of residuals for the ZIB and ZIP regression models with the aim of identifying atypical observations and/or model misspecification. Finally, results obtained for two real data sets are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodology / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Mauricio Enrique Zevallos Herencia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T01:10:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_BrunoReisdos_M.pdf: 1935776 bytes, checksum: f3579f38b051dcbc18a4a0f79c2d6ab2 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Nesta dissertação é discutido o uso da metodologia de diagnóstico de Influência Local em modelos de séries temporais. Especificamente, serão estudados os modelos autoregressivos de ordem um, os modelos de regressão com erros autoregressivos de ordem um e modelos de longa-memória. As medidas de influência local consideradas são: Inclinação de Billor e Loynes e Curvatura de Cook. As principais contribuições nesta dissertação são duas. Primeiro, a utilização da metodologia de limiares (benchmarks) nos modelos mencionados para determinar se uma observação é influente. Isto permite ter uma ferramenta estatística para identificar pontos influentes a diferença da simples análise exploratória que é o mais comum na literatura. Como segunda contribuição, serão obtidas as expressões para o cálculo das medidas de Inclinação de Billor e Curvatura de Cook nos modelos ARFIMA. Finalmente, as metodologias descritas são ilustradas através de dados simulados e da análise de dados reais / Abstract: This work is about Time Series Diagnostics using Local Influence. Specifically, firstorder autoregressive models, regression models with first-order autoregressive errors and long-memory models are studied. In order to assess Local Influence two statistics are considered: the Slope of Billor and Loynes and Cook¿s Curvature. The main contributions are two. First, apply a methodology based on benchmarks calculated by simulation on the aforementioned models for determining influential observations. This permits to have a statistical tool to identify influential points instead of the simple exploratory analysis, which is the most common device in the literature. Second, expressions for Billor and Loynes Slope and Cook¿s Curvature in ARFIMA models are derived. Finally, all methodologies are illustrated using simulated data and the analysis of real data / Mestrado / Series Temporais / Mestre em Estatística

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T09:37:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carvalho_RignaldoRodrigues_M.pdf: 1849605 bytes, checksum: 07ea5638a2dbfa2227f9a949d4723bbf (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O modelo de medição de Barnett é frequentemente usado para comparar vários instrumentos de medição. é comum assumir que os termos aleatórios têm uma distribuição normal. Entretanto, tal suposição faz a inferência vulnerável a observações atípicas por outro lado distribuições de misturas de escala skew-normal tem sido uma interessante alternativa para produzir estimativas robustas tendo a elegância e simplicidade da teoria da máxima verossimilhança. Nós usamos resultados de Lachos et al. (2008) para obter a estimação dos parâmetros via máxima verossimilhança, baseada no algoritmo EM, o qual rende expressões de forma fechada para as equações no passo M. Em seguida desenvolvemos o método de influência local de Zhu e Lee (2001) para avaliar os aspectos de estimação dos parâmetros sob alguns esquemas de perturbação. Os resultados obtidos são aplicados a conjuntos de dados bastante estudados na literatura, ilustrando a utilidade da metodologia proposta / Abstract: The Barnett measurement model is frequently used to comparing several measuring devices. It is common to assume that the random terms have a normal distribution. However, such assumption makes the inference vulnerable to outlying observations whereas scale mixtures of skew-normal distributions have been an interesting alternative to produce robust estimates keeping the elegancy and simplicity of the maximum likelihood theory. We used results in Lachos et al. (2008) for obtaining parameter estimation via maximum likelihood, based on the EM-algorithm, which yields closed form expressions for the equations in the M-step. Then we developed the local influence method to assessing the robustness aspects of these parameter estimates under some usual perturbation schemes. Results obtained for one real data set are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T12:05:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santana_LuciaRolim_M.pdf: 2777481 bytes, checksum: 1fc4e9545174b66579970259631b5d20 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A classe de modelos Birnbaum-Saunders (BS) surgiu em problemas de fadiga dos materiais (que 'e um dano estrutural que ocorre quando um material é exposto a estresse e tensão). Nos últimos tempos, este modelo tem sido aplicado em áreas fora do contexto de fadiga dos materiais e engenharia, como por exemplo, em ciências da saúde, ambiental, florestal, demográficas, atuarial, financeira, entre outras. Tendo em vista que a distribuição BS tem a propriedade de descrever processos de degradação acumulativa. Neste trabalho, apresentamos um estudo do modelo BS baseado na distribuição skewnormal. Como subproduto consideramos o modelo de regressão linear log-Birnbaum-Saunders (log-BS). Para obter as estimativas de máxima verossimilhança usamos o algoritmo EM. Além disso, apresentamos um estudo de análise de influência global e local, através da metodologia de Zhu e Lee (2001) para dados incompletos. Ilustramos a metodologia proposta com dados encontrados na literatura. / Abstract: The class of models Birnbaum-Saunders (BS) appeared in problems of fatigue of materials (which is a structural damage that occurs when a material is exposed to stress and tension). Recently, this model has been applied in areas outside the context of fatigue of materials and engineering, for example in health sciences, environmental, forestry, demographic, actuarial, financial, among others. As the BS distribution has the property to describe cumulative degradation processes. In this work we present a study of the BS model based on Skew-normal distribution. As a byproduct consider the model of linear regression log-Birnbaum-Saunders (log-BS). To obtain estimates of maximum likelihood we use the EM algorithm. Furthermore, we present a study of the analysis of global and local influence, through the method of Zhu and Lee (2001) to incomplete data. Illustrate the proposed methodology with data found in literature. / Mestrado / Inferencia / Mestre em Estatística

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T04:06:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MedinaGaray_AldoWilliam_M.pdf: 1389516 bytes, checksum: 2763869ea52e11ede3c860714ea0e75e (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência global e local de modelos não lineares sob a classe de distribuição misturas da escala skew-normal, baseado na metodologia proposta por Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Os modelos não lineares heteroscedásticos também são discutidos. Esta nova classe de modelos constitui uma generalização robusta dos modelos de regressão não linear simétricos, que têm como membros particulares distribuições com caudas pesadas, tais como skew-t, skew-slash, skew-normal contaminada, entre outras. A estimação dos parâmetros será obtida via o algoritmo EM proposto por Dempster et al. (1977). Estudos de testes de hipóteses são considerados utilizando as estatísticas de escore e da razão de verossimilhança, para testar a homogeneidade do parâmetro de escala. Propriedades das estatísticas do teste são investigadas através de simulações de Monte Carlo. Exemplos numéricos considerando dados reais e simulados são apresentados para ilustrar a metodologia desenvolvida / Abstrac: In this work, we studied some aspects of estimation and diagnostics on the global and local influence in nonlinear models under the class of scale mixtures of the skewnormal (SMSN) distribution, based on the methodology proposed by Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Heteroscedastic nonlinear models are also discussed. This new class of models are a robust generalization of non-linear regression symmetrical models, which have as members individual distributions with heavy tails, such as skew-t, skew-slash, and skew-contaminated normal, among others. The parameter estimation will be obtained with the EM algorithm proposed by Dempster et al. (1977). Studies testing hypotheses are considered using the score statistics and the likelihood ratio test to test the homogeneity of scale parameter. Properties of test statistics are investigated through Monte Carlo simulations. Numerical examples considering real and simulated data are presented to illustrate the methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Orientadores: Filidor E. Vilca Labra, Victor Hugo Lachos Davila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_D.pdf: 2738820 bytes, checksum: d40d3df77a4b5d44de0f48a8f8afed01 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local (Cook, 1986) em modelos lineares, especificamente no modelo de regressão linear, no modelo linear misto e no modelo de Grubbs sob a classe de distribuições assimétricas misturas de escala skew-normal (SMSN) (Branco & Dey, 2001). Esta família de distribuições tem como membros particulares as versões simétrica e assimétrica das distribuições t-Student, slash e normal contaminada, todas com caudas mais pesadas que a distribuição normal, A estimação dos parâmetros será via o algoritmo EM (Dempster et al, 1977) e a análise de diagnóstico será baseada na técnica de dados aumentados que usa a esperança condicional da função log-verossimilhança dos dados aumentados (função-Q) proveniente do algoritmo EM, como proposta por Zhu & Lee (2001) e Lee & Xu (2004). Assim, pretendemos contribuir positivamente para desenvolvimento da área dos modelos lineares, estendendo alguns resultados encontrados na literatura, por exemplo, Pinheiro et al (2001), Arellano-Valle et aí (2005), Osório (2006), Montenegro et al (2009a), Montenegro et al (2009b), Osório et al (2009), Lachos et aí (2010), entre outros. / Abstract: In this work, we study some aspects of the estimation and the diagnostics based on the local influence (Cook, 1986) in linear models under the class of scale mixtures of the skew-normal (SMSN) distribution, as proposed by Branco & Dey (2001). Specifically, we consider the linear regression model, the linear mixed model and the Grubbs' measurement error model. The SMSN class of distributions provides a useful generalization of the normal and the skew-normal distributions since it covers both the asymmetric and heavy-tailed distributions such as the skew-t, the skew-slash, the skew-contaminated normal, among others. The local influence analysis will be based on the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function (function-Q) from the EM algorithm (Dempster et al, 1977) ), as proposed by Zhu & Lee (2001) and Lee & Xu (2004). We believe that the results of our work have contributed positively to the development of this area of linear models, since we have extended some results from the works of Pinheiro et al. (2001), Arellano-Valle et al. (2005), Osorio (2006), Montenegro et al. (2009a), Montenegro et al. (2009b), Osorio et al. (2009), Lachos et al. (2010), among others. / Doutorado / Método Estatístico / Doutor em Estatística

Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-25T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HuairaContreras_CarlosAlberto_M.pdf: 2748699 bytes, checksum: fc8d02e2b19e638936faea1dec0b8ddc (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Modelos lineares são frequentemente usados em estatística para descrever a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis explicativas, onde geralmente os erros são assumidos como normalmente distribuídos. Além disso, em modelos de regressão linear assume-se que o mesmo modelo linear é válido para todo o conjunto de dados. O modelo pode mudar após um ponto específico e assim um modelo linear com um ponto de mudança poderá ser apropriado para o conjunto de dados. O principal objetivo deste trabalho é estudar alguns aspectos de estimação e análise de diagnóstico em modelos de regressão linear com ponto de mudança sob distribuições de mistura de escala normal. A análise de diagnóstico é baseada nos trabalhos de Cook (1986) e Zhu & Lee (2001). Os resultados obtidos representam uma extensão de alguns resultados apresentados na literatura, ver por exemplo Chen (1998) e Osorio & Galea (2005). Finalmente, estudos de simulação através de simulações Monte Carlo são realizados e exemplos numéricos são apresentados para ilustrar os resultados propostos / Abstract: Linear models are widely used in statistics to describe the relationship between a response variable and one or more explanatory variables, where usually it is assumed the errors are normally distributed. Moreover, in linear regression model is assumed that the same linear model holds for the whole data set, but this is not always valid. The model may change after a specific point, and so a linear model with a change point would be appropriate for data set. The main objective of work is to study some aspect of estimation and analysis of diagnostics in the regression linear with change point model under scale mixture of normal distributions. The analysis of diagnostics is based on the works of Cook (1986) and Zhu & Lee (2001). The results obtained represent a extension of some results obtained in the literature; see for example Chen (1998) and Osorio & Galea (2005). Finally, simulation studies are investigated through Monte Carlo simulations and numerical examples are presented to illustrate the proposed results / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística