• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 2
  • Tagged with
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Modelagem estatística para análise de dados imobiliários completos e com censura à esquerda

Estevam, Amanda Cristina 01 April 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5914.pdf: 1420398 bytes, checksum: e5c2a5d7845b5b17b94959ce849fd613 (MD5) Previous issue date: 2014-04-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / The real estate market has a key role in the country and counties economy attracting several studies and researches that explains and interpret the numerous transactions performed, and especially to find appropriate ways to define the monetary value. Usually the real estate data modeling is performed through regression models, especially the linear and also the generalized linear models ( Nelder andWedderburn, 1972). Because these data has different characteristics such as heteroscedasticity, non-normality and heterogeneity, the use of these models can suffer limitations, so it is appropriate to use more and more complex models, such as generalized additive models for location, scale and shape GAMLSS (proposed by Rigby & Stasinopoulos (2005), that allows all parameters of the response variable are modeled parametric or non parametric form. In this context and based on a dataset of urban land of São Carlos city in 2005 was estimated the empirical function the value of the land addressing the class of linear models, generalized linear models and the GAMLSS. Alternatively, considering the existence of two types of real estate prices: already sold (observed) and announced (censored), was proposed to the data, using the survival analysis considering censored left and the GAMLSS in the parameter estimation process. A simulation study and a study of local influence was also performed. / O mercado imobiliário possui um papel fundamental na economia do país e municípios atraindo diversos estudos e pesquisas que buscam explicar e interpretar as inúmeras transações realizadas, e principalmente, encontrar maneiras adequadas de determinar seu valor monetário. Geralmente a modelagem de dados imobiliários e feita por meio de modelos de regressão, especialmente os lineares e também, os modelos lineares generalizados (Nelder e Wedder-burn,1972). Por se tratarem de dados com diferentes características, como heterocedasticidade, não normalidade e heterogeneidade, o uso desses modelos podem sofrer limitações, por isso torna-se adequada a utilização de modelos cada vez mais complexos, como por exemplo, os modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma (GAMLSS) propostos por Rigby & Stasinopoulos (2005), que permitem que todas as estimativas dos parâmetros envolvidos no modelo sejam obtidas de forma paramétrica ou não-paramétrica. Neste contexto e com base em um conjunto de dados de lotes urbanos da cidade de Sao Carlos do ano de 2005 foi estimado a função empírica do valor de lotes abordando a classe de modelos lineares, modelos lineares generalizados e o GAMLSS. Alternativamente, considerando a existência de dois tipos de preços de imóveis: ja vendidos (observados) e anunciados (censurados), foi proposto aos dados, a utilização da analise de sobrevivência considerando censura a esquerda e o GAMLSS no processo de estimação dos parâmetros. Foi realizado também um estudo de simulação e um estudo de influência local.
2

Modelo de mistura padrão com tempos de vida exponenciais ponderados

Gouveia, Bruno Pauka 05 March 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3137.pdf: 2333509 bytes, checksum: 17d0f072d443263a81b8c895dc712a3b (MD5) Previous issue date: 2010-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, we brie_y introduce the concepts of long-term survival analysis. We dedicated ourselves exclusively to the standard mixture cure model from Boag (1949) and Berkson & Gage (1952), showing its deduction and presenting the imunes probability function, which is taken from the model itself and we investigated the identi_ability issues of the mixture model. Motivated by the possibility that a experiment design can lead to a biased sample selection, we studied the weighted probability distributions, more speci_cally the weighted exponential distributions family and its properties. We studied two distributions that belong to this family; namely, the length biased exponential distribution and the beta exponential distribution. Using the GAMLSS package in R, we made some simulation studies intending to evidence the bias that occur when the possibility of a weighted sample is ignored. / Neste trabalho apresentamos brevemente os conceitos que de_nem a análise de sobreviv ência de longa duração. Dedicamo-nos exclusivamente ao modelo de mistura padrão de Boag (1949) e Berkson & Gage (1952), sendo que nos preocupamos com sua formulação, apresentamos a função probabilidade de imunes, que é derivada do próprio modelo e investigamos a questão da identi_cabilidade. Motivados pela possibilidade de que um planejamento experimental leve a uma seleção viciada da amostra, estudamos as distribui ções ponderadas de probabilidade, mais especi_camente a família das distribuições exponenciais ponderadas e suas propriedades. Estudamos duas distribuições pertencentes a essa família, a distribuição exponencial length biased e a distribuição beta exponencial. Fazendo uso do pacote GAMLSS em R, realizamos alguns estudos de simulação com o intuito de evidenciar o erro cometido quando se ignora a possibilidade de que a amostra seja proveniente de uma distribuição ponderada.

Page generated in 0.0767 seconds