O presente trabalho considera o problema de fazer inferência com acurácia para pequenas amostras, tomando por base a estatística da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta. Estes, por sua vez, são úteis para modelar proporções contínuas que são afetadas por variáveis independentes. Deduzem-se as estatísticas da razão de verossimilhanças ajustadas de Skovgaard (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) nesta classe de modelos. Os termos do ajuste, que têm uma forma simples e compacta, podem ser implementados em um software estatístico. São feitas simulações de Monte Carlo para mostrar que a inferência baseada nas estatísticas ajustadas propostas é mais confiável do que a inferência usual baseada na estatística da razão de verossimilhanças. Aplicam-se os resultados a um conjunto real de dados. / We consider the issue of performing accurate small-sample likelihood-based inference in beta regression models, which are useful for modeling continuous proportions that are affected by independent variables. We derive Skovgaards (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) adjusted likelihood ratio statistics in this class of models. We show that the adjustment terms have simple compact form that can be easily implemented from standard statistical software. We presentMonte Carlo simulations showing that inference based on the adjusted statistics we propose is more reliable than that based on the usual likelihood ratio statistic. A real data example is presented.

O presente trabalho considera o problema de fazer inferência com acurácia para pequenas amostras, tomando por base a estatística da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta. Estes, por sua vez, são úteis para modelar proporções contínuas que são afetadas por variáveis independentes. Deduzem-se as estatísticas da razão de verossimilhanças ajustadas de Skovgaard (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) nesta classe de modelos. Os termos do ajuste, que têm uma forma simples e compacta, podem ser implementados em um software estatístico. São feitas simulações de Monte Carlo para mostrar que a inferência baseada nas estatísticas ajustadas propostas é mais confiável do que a inferência usual baseada na estatística da razão de verossimilhanças. Aplicam-se os resultados a um conjunto real de dados. / We consider the issue of performing accurate small-sample likelihood-based inference in beta regression models, which are useful for modeling continuous proportions that are affected by independent variables. We derive Skovgaards (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) adjusted likelihood ratio statistics in this class of models. We show that the adjustment terms have simple compact form that can be easily implemented from standard statistical software. We presentMonte Carlo simulations showing that inference based on the adjusted statistics we propose is more reliable than that based on the usual likelihood ratio statistic. A real data example is presented.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T14:03:12Z No. of bitstreams: 2 TeseDoutoradoMariaLidia.pdf: 1307418 bytes, checksum: f88f918ecc9fbd62d6fddde58ecb741f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T14:03:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TeseDoutoradoMariaLidia.pdf: 1307418 bytes, checksum: f88f918ecc9fbd62d6fddde58ecb741f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Dey et al. (1997) propuseram uma classe de modelos que permite a introdução de um segundo parâmetro que controla a variância independentemente da média através de um modelo de regressão, chamada modelos lineares generalizados com superdispersão. Nesta tese, estendemos a classe de modelos proposta por Dey et al. (1997) permitindo que as funções de ligações da média e da dispersão possam ser funções não lineares obtendo expressões matriciais para os fatores de correção Bartlett e tipo-Bartlett para as estatísticas da razão da verossimilhanças e escore, respectivamente, na classe dos modelos não lineares generalizados com superdispersão (MNLGSs). Foi realizado um estudo de simulação para avaliar os desempenhos dos testes baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças e escore com suas respectivas versões corrigidas (Bartlett e tipo-Bartlett) com relação ao tamanho e poder em amostras de tamanhos finitos. Propomos também técnicas de diagnósticos para os MNLGSs, tais como: Alavancagem generalizada, Distância de Cook e Influência local. Finalmente, um conjunto de dados reais é utilizado para avaliar nossos resultados teóricos

Em experimentos agronômicos são comuns ensaios planejados para estudar determinadas culturas por meio de múltiplas mensurações realizadas na mesma unidade amostral ao longo do tempo, espaço, profundidade entre outros. Essa forma com que as mensurações são coletadas geram conjuntos de dados que são chamados de dados longitudinais. Nesse contexto, é de extrema importância a utilização de metodologias estatísticas que sejam capazes de identificar possíveis padrões de variação e correlação entre as mensurações. A possibilidade de inclusão de efeitos aleatórios e de modelagem das estruturas de covariâncias tornou a metodologia de modelos lineares mistos uma das ferramentas mais apropriadas para a realização desse tipo de análise. Entretanto, apesar de todo o desenvolvimento teórico e computacional, a utilização dessa metodologia em delineamentos mais complexos envolvendo dados longitudinais e tratamentos adicionais, como os utilizados na área de forragicultura, ainda é passível de estudos. Este trabalho envolveu o uso do diagrama de Hasse e da estratégia top-down na construção de modelos lineares mistos no estudo de cortes sucessivos de forragem provenientes de um experimento de adubação com boro em alfafa (Medicago sativa L.) realizado no campo experimental da Embrapa Pecuária Sudeste. Primeiramente, considerou-se uma abordagem qualitativa para todos os fatores de estudo e devido à complexidade do delineamento experimental optou-se pela construção do diagrama de Hasse. A incorporação de efeitos aleatórios e seleção de estruturas de covariâncias para os resíduos foram realizadas com base no teste da razão de verossimilhanças calculado a partir de parâmetros estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita e nos critérios de informação de Akaike (AIC), Akaike corrigido (AICc) e bayesiano (BIC). Os efeitos fixos foram testados por meio do teste Wald-F e, devido aos efeitos significativos das fontes de variação associadas ao fator longitudinal, desenvolveu-se um estudo de regressão. A construção do diagrama de Hasse foi fundamental para a compreensão e visualização simbólica do relacionamento de todos os fatores presentes no estudo, permitindo a decomposição das fontes de variação e de seus graus de liberdade, garantindo que todos os testes fossem realizados corretamente. A inclusão de efeito aleatório associado à unidade experimental foi essencial para a modelagem do comportamento de cada unidade e a estrutura de componentes de variância com heterogeneidade, incorporada aos resíduos, foi capaz de modelar eficientemente a heterogeneidade de variâncias presente nos diferentes cortes da cultura da alfafa. A verificação do ajuste foi realizada por meio de gráficos de diagnósticos de resíduos. O estudo de regressão permitiu avaliar a produtividade de matéria seca da parte aérea da planta (kg ha-1) de cortes consecutivos da cultura da alfafa, envolvendo a comparação de adubações com diferentes fontes e doses de boro. Os melhores resultados de produtividade foram observados para a combinação da fonte ulexita com as doses 3, 6 e 9 kg ha-1 de boro. / Assays aimed at studying some crops through multiple measurements performed in the same sample unit along time, space, depth etc. have been frequently adopted in agronomical experiments. This type of measurement originates a dataset named longitudinal data, in which the use of statistical procedures capable of identifying possible standards of variation and correlation among measurements has great importance. The possibility of including random effects and modeling of covariance structures makes the methodology of mixed linear models one of the most appropriate tools to perform this type of analysis. However, despite of all theoretical and computational development, the use of such methodology in more complex designs involving longitudinal data and additional treatments, such as those used in forage crops, still needs to be studied. The present work covered the use of the Hasse diagram and the top-down strategy in the building of mixed linear models for the study of successive cuts from an experiment involving boron fertilization in alfalfa (Medicago sativa L.) carried out in the field area of Embrapa Southeast Livestock. First, we considered a qualitative approach for all study factors and we chose the Hasse diagram building due to the model complexity. The inclusion of random effects and selection of covariance structures for residues were performed based on the likelihood ratio test, calculated based on parameters estimated through the restricted maximum likelihood method, the Akaike\'s Information Criterion (AIC), the Akaike\'s information criterion corrected (AICc) and the Bayesian Information Criterion (BIC). The fixed effects were analyzed through the Wald-F test and we performed a regression study due to the significant effects of the variation sources associated with the longitudinal factor. The Hasse diagram building was essential for understanding and symbolic displaying regarding the relation among all factors present in the study, thus allowing variation sources and their degrees of freedom to be decomposed, assuring that all tests were correctly performed. The inclusion of random effect associated with the sample unit was essential for modeling the behavior of each unity. Furthermore, the structure of variance components with heterogeneity, added to the residues, was capable of modeling efficiently the heterogeneity of variances present in the different cuts of alfalfa plants. The fit was checked by residual diagnostic plots. The regression study allowed us to evaluate the productivity of shoot dry matter (kg ha-1) related to successive cuts of alfalfa plants, involving the comparison of fertilization with different boron sources and doses. We observed the best productivity in the combination of the source ulexite with the doses 3, 6 and 9 kg ha-1 boron.

Tratar a função de verossimilhança perfilada como uma verossimilhança genuína pode levar a alguns problemas, como, por exemplo, inconsistência e ineficiência dos estimadores de máxima verossimilhança. Outro problema comum refere-se à aproximação usual da distribuição da estatística da razão de verossimilhanças pela distribuição qui-quadrado, que, dependendo da quantidade de parâmetros de perturbação, pode ser muito pobre. Desta forma, torna-se importante obter ajustes para tal função. Vários pesquisadores, incluindo Barndorff-Nielsen (1983,1994), Cox e Reid (1987,1992), McCullagh e Tibshirani (1990) e Stern (1997), propuseram modificações à função de verossimilhança perfilada. Tais ajustes consistem na incorporação de um termo à verossimilhança perfilada anteriormente à estimação e têm o efeito de diminuir os vieses da função escore e da informação. Este trabalho faz uma revisão desses ajustes e das aproximações para o ajuste de Barndorff-Nielsen (1983,1994) descritas em Severini (2000a). São apresentadas suas derivações, bem como suas propriedades. Para ilustrar suas aplicações, são derivados tais ajustes no contexto da família exponencial biparamétrica. Resultados de simulações de Monte Carlo são apresentados a fim de avaliar os desempenhos dos estimadores de máxima verossimilhança e dos testes da razão de verossimilhanças baseados em tais funções. Também são apresentadas aplicações dessas funções de verossimilhança em modelos não pertencentes à família exponencial biparamétrica, mais precisamente, na família de distribuições GA0(alfa,gama,L), usada para modelar dados de imagens de radar, e no modelo de Weibull, muito usado em aplicações da área da engenharia denominada confiabilidade, considerando dados completos e censurados. Aqui também foram obtidos resultados numéricos a fim de avaliar a qualidade dos ajustes sobre a verossimilhança perfilada, analogamente às simulações realizadas para a família exponencial biparamétrica. Vale mencionar que, no caso da família de distribuições GA0(alfa,gama,L), foi avaliada a aproximação da distribuição da estatística da razão de verossimilhanças sinalizada pela distribuição normal padrão. Além disso, no caso do modelo de Weibull, vale destacar que foram derivados resultados distribucionais relativos aos estimadores de máxima verossimilhança e às estatísticas da razão de verossimilhanças para dados completos e censurados, apresentados em apêndice. / The profile likelihood function is not genuine likelihood function, and profile maximum likelihood estimators are typically inefficient and inconsistent. Additionally, the null distribution of the likelihood ratio test statistic can be poorly approximated by the asymptotic chi-squared distribution in finite samples when there are nuisance parameters. It is thus important to obtain adjustments to the likelihood function. Several authors, including Barndorff-Nielsen (1983,1994), Cox and Reid (1987,1992), McCullagh and Tibshirani (1990) and Stern (1997), have proposed modifications to the profile likelihood function. They are defined in a such a way to reduce the score and information biases. In this dissertation, we review several profile likelihood adjustments and also approximations to the adjustments proposed by Barndorff-Nielsen (1983,1994), also described in Severini (2000a). We present derivations and the main properties of the different adjustments. We also obtain adjustments for likelihood-based inference in the two-parameter exponential family. Numerical results on estimation and testing are provided. We also consider models that do not belong to the two-parameter exponential family: the GA0(alfa,gama,L) family, which is commonly used to model image radar data, and the Weibull model, which is useful for reliability studies, the latter under both noncensored and censored data. Again, extensive numerical results are provided. It is noteworthy that, in the context of the GA0(alfa,gama,L) model, we have evaluated the approximation of the null distribution of the signalized likelihood ratio statistic by the standard normal distribution. Additionally, we have obtained distributional results for the Weibull case concerning the maximum likelihood estimators and the likelihood ratio statistic both for noncensored and censored data.

Para analisar características de interesse a respeito de um conjunto de dados reais da área de Odontologia apresentado em Hadgu & Koch (1999), ajustaremos um modelo de regressão linear multivariado com erros nas variáveis com intercepto nulo. Este conjunto de dados é caracterizado por medições de placa bacteriana em três grupos de voluntários, antes e após utilizar dois líquidos de bochecho experimentais e um líquido de bochecho controle, com medições (sujeitas a erros de medição) no início do estudo, após três e seis meses de utilização dos líquidos. Neste caso, uma possível estrutura de dependência entre as medições feitas em um mesmo indivíduo deve ser incorporada ao modelo e, além disto, temos duas variáveis resposta para cada indivíduo. Após a apresentação do modelo estatístico, iremos obter estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando o algoritmo iterativo EM e testaremos as hipóteses de interesse utilizando testes assintóticos de Wald, razão de verossimilhanças e score. Como neste caso não existe um teste ótimo, faremos um estudo de simulação para verificar o comportamento das três estatísticas de teste em relação a diferentes tamanhos amostrais e diferentes valores de parâmetros. Finalmente, faremos um estudo de diagnóstico buscando identificar possíveis pontos influentes no modelo, considerando o enfoque de influência local proposto por Cook (1986) e a medida de curvatura normal conformal desenvolvida por Poon & Poon (1999). / To analyze some characteristics of interest in a real odontological data set presented in Hadgu & Koch (1999), we propose the use of a multivariate null intercept errors-in-variables regression model. This data set is composed by measurements of dental plaque index (with measurement errors), which were measured in volunteers who were randomized to two experimental mouth rinses (A and B) or a control mouth rinse. The measurements were taken in each individual, before and after the use of the respective mouth rinses, in the beginning of the study, after three months from the baseline and after six months from the baseline. In this case, a possible structure of dependency between the measurements taken within the same individual must be incorporated in the model. After presenting the statistical model, we obtain the maximum likelihood estimates of the parameters using the numerical algorithm EM, and we test the hypotheses of interest considering asymptotic tests (Wald, likelihood ratio and score). Also, a simulation study to verify the behavior of these three test statistics is presented, considering diferent sample sizes and diferent values for the parameters. Finally, we make a diagnostic study to identify possible influential observations in the model, considering the local influence approach proposed by Cook (1986) and the conformal normal curvature proposed by Poon & Poon (1999).

Tratar a função de verossimilhança perfilada como uma verossimilhança genuína pode levar a alguns problemas, como, por exemplo, inconsistência e ineficiência dos estimadores de máxima verossimilhança. Outro problema comum refere-se à aproximação usual da distribuição da estatística da razão de verossimilhanças pela distribuição qui-quadrado, que, dependendo da quantidade de parâmetros de perturbação, pode ser muito pobre. Desta forma, torna-se importante obter ajustes para tal função. Vários pesquisadores, incluindo Barndorff-Nielsen (1983,1994), Cox e Reid (1987,1992), McCullagh e Tibshirani (1990) e Stern (1997), propuseram modificações à função de verossimilhança perfilada. Tais ajustes consistem na incorporação de um termo à verossimilhança perfilada anteriormente à estimação e têm o efeito de diminuir os vieses da função escore e da informação. Este trabalho faz uma revisão desses ajustes e das aproximações para o ajuste de Barndorff-Nielsen (1983,1994) descritas em Severini (2000a). São apresentadas suas derivações, bem como suas propriedades. Para ilustrar suas aplicações, são derivados tais ajustes no contexto da família exponencial biparamétrica. Resultados de simulações de Monte Carlo são apresentados a fim de avaliar os desempenhos dos estimadores de máxima verossimilhança e dos testes da razão de verossimilhanças baseados em tais funções. Também são apresentadas aplicações dessas funções de verossimilhança em modelos não pertencentes à família exponencial biparamétrica, mais precisamente, na família de distribuições GA0(alfa,gama,L), usada para modelar dados de imagens de radar, e no modelo de Weibull, muito usado em aplicações da área da engenharia denominada confiabilidade, considerando dados completos e censurados. Aqui também foram obtidos resultados numéricos a fim de avaliar a qualidade dos ajustes sobre a verossimilhança perfilada, analogamente às simulações realizadas para a família exponencial biparamétrica. Vale mencionar que, no caso da família de distribuições GA0(alfa,gama,L), foi avaliada a aproximação da distribuição da estatística da razão de verossimilhanças sinalizada pela distribuição normal padrão. Além disso, no caso do modelo de Weibull, vale destacar que foram derivados resultados distribucionais relativos aos estimadores de máxima verossimilhança e às estatísticas da razão de verossimilhanças para dados completos e censurados, apresentados em apêndice. / The profile likelihood function is not genuine likelihood function, and profile maximum likelihood estimators are typically inefficient and inconsistent. Additionally, the null distribution of the likelihood ratio test statistic can be poorly approximated by the asymptotic chi-squared distribution in finite samples when there are nuisance parameters. It is thus important to obtain adjustments to the likelihood function. Several authors, including Barndorff-Nielsen (1983,1994), Cox and Reid (1987,1992), McCullagh and Tibshirani (1990) and Stern (1997), have proposed modifications to the profile likelihood function. They are defined in a such a way to reduce the score and information biases. In this dissertation, we review several profile likelihood adjustments and also approximations to the adjustments proposed by Barndorff-Nielsen (1983,1994), also described in Severini (2000a). We present derivations and the main properties of the different adjustments. We also obtain adjustments for likelihood-based inference in the two-parameter exponential family. Numerical results on estimation and testing are provided. We also consider models that do not belong to the two-parameter exponential family: the GA0(alfa,gama,L) family, which is commonly used to model image radar data, and the Weibull model, which is useful for reliability studies, the latter under both noncensored and censored data. Again, extensive numerical results are provided. It is noteworthy that, in the context of the GA0(alfa,gama,L) model, we have evaluated the approximation of the null distribution of the signalized likelihood ratio statistic by the standard normal distribution. Additionally, we have obtained distributional results for the Weibull case concerning the maximum likelihood estimators and the likelihood ratio statistic both for noncensored and censored data.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Beta-Skew-t-EGARCH model was recently proposed in literature to model the volatility of financial returns. The inferences over the model parameters are based on the maximum likelihood method. The maximum likelihood estimators present good asymptotic properties; however, in finite sample sizes they can be considerably biased. Monte Carlo simulations were used to evaluate the finite sample performance of point estimators. Numerical results indicated that the maximum likelihood estimators of some parameters are biased in sample sizes smaller than 3,000. Thus, bootstrap bias correction procedures were considered to obtain more accurate estimators in small samples. Better quality of forecasts was observed when the model with bias-corrected estimators was considered. In addition, we propose a likelihood ratio test to assist in the selection of the Beta-Skew-t-EGARCH model with one or two volatility components. The numerical evaluation of the two-component test showed distorted null rejection rates in sample sizes smaller than or equal to 1,000. To improve the performance of the proposed test in small samples, the bootstrap-based likelihood ratio test and the bootstrap Bartlett correction were considered. The bootstrap-based test exhibited the closest null rejection rates to the nominal values. The evaluation results of the two-component tests showed their practical usefulness. Finally, an application to the log-returns of the German stock index of the proposed methods was presented. / O modelo Beta-Skew-t-EGARCH foi recentemente proposto para modelar a volatilidade de retornos financeiros. A estimação dos parâmetros do modelo é feita via máxima verossimilhança. Esses estimadores possuem boas propriedades assintóticas, mas em amostras de tamanho finito eles podem ser consideravelmente viesados. Com a finalidade de avaliar as propriedades dos estimadores, em amostras de tamanho finito, realizou-se um estudo de simulações de Monte Carlo. Os resultados numéricos indicam que os estimadores de máxima verossimilhança de alguns parâmetros do modelo são viesados em amostras de tamanho inferior a 3000. Para obter estimadores pontuais mais acurados foram consideradas correções de viés via o método bootstrap. Verificou-se que os estimadores corrigidos apresentaram menor viés relativo percentual. Também foi observada melhor qualidade das previsões quando o modelo com estimadores corrigidos são considerados. Para auxiliar na seleção entre o modelo Beta-Skew-t-EGARCH com um ou dois componentes de volatilidade foi apresentado um teste da razão de verossimilhanças. A avaliação numérica do teste de dois componentes proposto demonstrou taxas de rejeição nula distorcidas em tamanhos amostrais menores ou iguais a 1000. Para melhorar o desempenho do teste foram consideradas a correção bootstrap e a correção de Bartlett bootstrap. Os resultados numéricos indicam a utilidade prática dos testes de dois componentes propostos. O teste bootstrap exibiu taxas de rejeição nula mais próximas dos valores nominais. Ao final do trabalho foi realizada uma aplicação dos testes de dois componentes e do modelo Beta-Skew-t-EGARCH, bem como suas versões corrigidas, a dados do índice de mercado da Alemanha.

Para analisar características de interesse a respeito de um conjunto de dados reais da área de Odontologia apresentado em Hadgu & Koch (1999), ajustaremos um modelo de regressão linear multivariado com erros nas variáveis com intercepto nulo. Este conjunto de dados é caracterizado por medições de placa bacteriana em três grupos de voluntários, antes e após utilizar dois líquidos de bochecho experimentais e um líquido de bochecho controle, com medições (sujeitas a erros de medição) no início do estudo, após três e seis meses de utilização dos líquidos. Neste caso, uma possível estrutura de dependência entre as medições feitas em um mesmo indivíduo deve ser incorporada ao modelo e, além disto, temos duas variáveis resposta para cada indivíduo. Após a apresentação do modelo estatístico, iremos obter estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando o algoritmo iterativo EM e testaremos as hipóteses de interesse utilizando testes assintóticos de Wald, razão de verossimilhanças e score. Como neste caso não existe um teste ótimo, faremos um estudo de simulação para verificar o comportamento das três estatísticas de teste em relação a diferentes tamanhos amostrais e diferentes valores de parâmetros. Finalmente, faremos um estudo de diagnóstico buscando identificar possíveis pontos influentes no modelo, considerando o enfoque de influência local proposto por Cook (1986) e a medida de curvatura normal conformal desenvolvida por Poon & Poon (1999). / To analyze some characteristics of interest in a real odontological data set presented in Hadgu & Koch (1999), we propose the use of a multivariate null intercept errors-in-variables regression model. This data set is composed by measurements of dental plaque index (with measurement errors), which were measured in volunteers who were randomized to two experimental mouth rinses (A and B) or a control mouth rinse. The measurements were taken in each individual, before and after the use of the respective mouth rinses, in the beginning of the study, after three months from the baseline and after six months from the baseline. In this case, a possible structure of dependency between the measurements taken within the same individual must be incorporated in the model. After presenting the statistical model, we obtain the maximum likelihood estimates of the parameters using the numerical algorithm EM, and we test the hypotheses of interest considering asymptotic tests (Wald, likelihood ratio and score). Also, a simulation study to verify the behavior of these three test statistics is presented, considering diferent sample sizes and diferent values for the parameters. Finally, we make a diagnostic study to identify possible influential observations in the model, considering the local influence approach proposed by Cook (1986) and the conformal normal curvature proposed by Poon & Poon (1999).

Rieck & Nedelman (1991) propuseram um modelo de regressão log-linear tendo como base a distribuição Birnbaum-Saunders (Birnbaum & Saunders, 1969a). O modelo proposto pelos autores vem sendo bastante explorado e tem se mostrado uma ótima alternativa a outros modelos propostos na literatura, como por exemplo, os modelos de regressão Weibull, gama e lognormal. No entanto, até o presente momento, não existe nenhum estudo tratando de refinamentos para as estatísticas da razão de verossimilhanças e escore nesta classe de modelos de regressão. Assim, um dos objetivos desta tese é obter um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças e um fator de correção tipo-Bartlett para a estatística escore nesse modelo. Estes ajustes melhoram a aproximação da distribuição nula destas estatísticas pela distribuição qui-quadrado de referência. Adicionalmente, objetiva-se obter ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças sinalizada. Tais ajustes melhoram a aproximação desta estatística pela distribuição normal padrão. Recentemente, uma nova estatística de teste foi proposta por Terrell (2002), a qual o autor denomina estatística gradiente. Esta estatística foi derivada a partir da estatística escore e da estatística de Wald modificada (Hayakawa & Puri, 1985). A combinação daquelas duas estatísticas resulta em uma estatística muito simples de ser calculada, não envolvendo, por exemplo, nenhum cálculo matricial como produto e inversa de matrizes. Esta estatística foi recentemente citada por Rao (2005): \"The suggestion by Terrell is attractive as it is simple to compute. It would be of interest to investigate the performance of the [gradient] statistic.\" Caminhando na direção da sugestão de Rao, outro objetivo da tese é obter uma expansão assintótica para a distribuição da estatística gradiente sob uma sequência de alternativas de Pitman convergindo para a hipótese nula a uma taxa de convergência de n^{-1/2} utilizando a metodologia desenvolvida por Peers (1971) e Hayakawa (1975). Em particular, mostramos que, até ordem n^{-1/2}, a estatística gradiente segue distribuição qui-quadrado central sob a hipótese nula e distribuição qui-quadrado não central sob a hipótese alternativa. Também temos como objetivo comparar o poder local deste teste com o poder local dos testes da razão de verossimilhanças, de Wald e escore. Finalmente, aplicaremos a expansão assintótica derivada na tese em algumas classes particulares de modelos. / The Birnbaum-Saunders regression model is commonly used in reliability studies.We address the issue of performing inference in this class of models when the number of observations is small. Our simulation results suggest that the likelihood ratio and score tests tend to be liberal when the sample size is small. We derive Bartlett and Bartlett-type correction factors which reduce the size distortion of the tests. Additionally, we also consider modified signed log-likelihood ratio statistics in this class of models. Finally, the asymptotic expansion of the distribution of the gradient test statistic is derived for a composite hypothesis under a sequence of Pitman alternative hypotheses converging to the null hypothesis at rate n^{-1/2}, n being the sample size. Comparisons of the local powers of the gradient, likelihood ratio, Wald and score tests reveal no uniform superiority property.