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Some extended Alpha models: properties and applicationsRODRIGUES, Heloisa de Melo 20 February 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-03T20:47:05Z
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Previous issue date: 2017-02-20 / Generalizing distributions provide some advantages, allowing us to define new families, to extend well-known distributions and provide great flexibility in modeling real data, which can be applied in several fields. The Alpha distribution was studied for the first time to analyze tool wear problems by Katsev (1968) and Wager and Barash (1971). Salvia (1985) provided its characterization. In this thesis, we discuss the Alpha distribution, we present a simulation study to verify the performance of its maximum likelihood estimators and four real data sets are used to evaluate the Alpha model when compared to some distributions well-known in literature. Furthermore, we developed new distributions considering this model as the baseline distribution applied to Exponentiated class (Gompertz, 1825; Verhulst, 1838, 1845, 1847) and Kumaraswamy class, proposed by Cordeiro and de Castro (2011). We also propose a new family of distributions, called Exponentiated Generalized Exponentiated-Generated (EG-Exp-G), which is an extension of the exponentiated generalized class proposed by Cordeiro et al. (2013). Some new distributions are proposed as submodels of this family, including the EG-Exp-Alpha distribution. We study some mathematical properties, such as quantile function, moments, moment generating function, mean deviations and order statistics. In addition, we use the maximum likelihood method to estimate the parameters of the proposed models. We perform Monte Carlo simulation studies to analyze the asymptotic properties of the maximum likelihood estimators and we illustrate the flexibility of the new models through applications to real data set in order to show their competitiveness compared to well-known distributions in the literature. / A generalização de distribuições oferece algumas vantagens, permitindo-nos definir novas famílias, estender distribuições conhecidas e proporcionar grande flexibilidade na modelagem de dados reais, que podem ser aplicados em vários campos. A distribuição Alpha foi estudada inicialmente para analisar problemas de desgaste de ferramentas por Katsev (1968) e Wager e Barash (1971). Salvia (1985) forneceu algumas características desta distribuição. Nesta tese, discutimos a distribuição Alpha, apresentamos um estudo de simulação para verificar a performance dos seus estimadores de máxima verssimilhança e quatro conjuntos de dados reais são utilizados para avaliar o modelo Alpha em relação à algumas distribuições de probabilidade já conhecidas na literatura. Além disso, desenvolvemos novas distribuições considerando tal modelo como distribuição de base aplicada aos geradores da Exponencializada (Gompertz, 1825; Verhulst, 1838, 1845, 1847) e da Kumaraswamy, proposta por Cordeiro e de Castro (2011). Propomos ainda uma nova família de distribuições, chamada exponencializada generalizada exponencializada (EG-Exp-G), que é uma extensão da classe exponencializada generalizada proposta por Cordeiro et al. (2013). Apresentamos alguns casos especiais deste novo gerador, entre eles a distribuição EG-Exp-Alpha. Desenvolvemos algumas propriedades matemáticas, a saber: desvios médios, estatísticas de ordem, função geratriz de momentos, função quantílica e momentos. Além disso, utilizamos o método de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros dos modelos propostos. Realizamos estudos de simulação de Monte Carlo visando analisar as propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança e ilustramos a #exibilidade dos novos modelos por meio de aplicações a dados reais a fim de mostrar a competitividade deles comparados às distribuições de probabilidade já conhecidas na literatura.
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Metodos para analise de regressão L1Silvestre Bezerra, Manoel Ivanildo, 1961- 31 August 1990 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) -Universidade Esttadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Estimadores LS, DRLS e 'tau' no modelo de regressão linear : estudo comparativo por simulaçãoSantos, Elisa Maria Caetano dos 13 November 1989 (has links)
Orientador: Oscar H. Bustos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-14T03:58:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1989 / REsumo: O modelo de regressão linear é, sem dúvida, uma das técnicas mais empregadas em análise estatística e o método de mínimos quadrados; o mais popular na estimação dos parâmetros dos modelos. No entanto estes estimadores podem ser desastrosos na presença de um único outlier. Um dos procedimentos de estimação mais utilizados na prática, consiste em, a partir de técnicas de diagnóstico, detectar e rejeitar os outliers e, então, refazer o ajuste por mínimos quadrados (least squares - LS) com os dados que restaram. Neste estudo tais estimadores recebem a designação genérica de DRLS-DETECÇÃO+REJEIÇÃO+LS. O objetivo deste trabalho é avaliar alguns dos estimadores DRLS mais utilizados, comparando-os entre si através de um estudo Monte Cado. Considera-se ainda um estimador robusto, o r-estimador (Yohai e Zamar, 1986), sendo este o primeiro estudo de simulação desenvolvido para o mesmo. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Improved likelihood inference in unit gama regressionsPEREIRA, Ana Cristina Guedes 02 August 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-21T20:27:56Z
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Previous issue date: 2017-08-02 / CAPES / In this dissertation, we focus on the issue of performing likelihood ratio testing inferences in unit gamma regressions. Our interest lies in testing inferences that are accurate and reliable in small samples. The unit gamma regression model was proposed by Mousa et al. (2016) based on the unit gamma distribution introduced by Grassia (1977). Closed form expressions for the score vector and for Fisher’s information matrix were obtained by Mousa et al. (2016). The model is useful for dealing with doubly limited continuous dependent variables (DLCDV), such as proportions, indices and rates, being an alternative to the beta regression model, which has been widely used in the literature. We derive a small sample adjustment to the likelihood ration ratio test statistic in the class of unit gamma regressions using the approach proposed by Skovgaard (2001). The numerical evidence we present show that the two corrected tests we propose outperform the standard likelihood ratio test in small samples. A real data example is presented. / O foco da presente dissertação reside na realização de testes de hipóteses em regressões gama unitária. O teste da razão de verossimilhanças pode ser consideravelmente impreciso em pequenas amostras. Nosso interesse reside na obtenção de testes que sejam precisos e confiáveis quando o tamanho da amostra é pequeno. A distribuição gama unitária foi proposta por Grassia (1977) e serviu de base para o modelo de regressão gama unitário introduzido por Mousa et al. (2016). O modelo sugerido é útil para modelar variáveis dependentes contínuas duplamente limitadas (VDCDL), como proporções, índices e taxas, sendo uma alternativa ao modelo de regressão beta, que tem sido amplamente utilizado na literatura. Nós derivamos uma correção para a estatística da razão de verossimilhanças nessa classe de modelo utilizando o enfoque desenvolvido por Skovgaard (2001). Com base em tal correção, apresentamos duas estatísticas de teste corrigidas. A evidência numérica que nós apresentamos indica que os testes corrigidos conduzem a inferências mais precisas do que aquelas obtidas com o teste da razão de verossimilhanças padrão em pequenas amostras. Aplicamos os resultados a um conjunto real de dados.
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Portmanteau testing inference in beta autoregressive moving average modelsSCHER, Vinícius Teodoro 02 August 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-21T20:16:54Z
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DISSERTAÇÃO Vinícius Teodoro Scher.pdf: 902853 bytes, checksum: 8ce4def07864471ce7717ce6d128d086 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-24T20:48:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2
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DISSERTAÇÃO Vinícius Teodoro Scher.pdf: 902853 bytes, checksum: 8ce4def07864471ce7717ce6d128d086 (MD5)
Previous issue date: 2017-08-02 / CAPES / The class of beta autoregressive moving average (bARMA) models is useful for modeling time series data that assume values in the standard unit interval, such as rates and proportions. This thesis is composed of two main and independent chapters. In the first part, we consider portmanteau testing inference in the class of bARMA models. To that end, we use tests that have been developed for Gaussian models, such as the Ljung and Box, Monti, Dufour and Roy, Kwan and Sim, and Lin and McLeod tests. We also consider bootstrap variants of the Ljung and Box, Monti, Dufour and Roy, and Kwan and Sim tests. Moreover, we propose two new test statistics which, like the Monti statistic, are based on residual partial autocorrelations. Additionally, we present and discuss results from Monte Carlo simulations and an empirical application. The second part of the thesis focuses on the recursive nature of bARMA loglikelihood derivatives under moving average dynamics. We provide closed form expressions for the relevant derivatives by considering errors in the predictor scale. / A classe de modelos beta autorregressivos de médias móveis (bARMA) é útil para modelar dados que assumem valores no intervalo unitário padrão, como taxas e proporções. A presente dissertação tem como tema tal classe de models e é composta por dois capítulos principais e independentes. Na primeira parte, consideramos inferências baseadas em testes portmanteau na classe de modelos bARMA. Para tanto, utilizamos testes que foram desenvolvidos para modelos gaussianos, como os testes de Ljung e Box, Monti, Dufour e Roy, Kwan e Sim, e Lin e McLeod. Também consideramos variantes bootstrap dos testes de Ljung e Box, Monti, Dufour e Roy and Kwan e Sim. Adicionalmente, propomos duas novas estatísticas de testes que, tal qual a estatística de Monti, são baseadas em autocorrelações parciais dos resíduos. Apresentamos e discutimos resultados de simulações de Monte Carlo e uma aplicação empírica. A segunda parte da dissertação aborda a natureza recursiva das derivadas da função de log-verossimilhança bARMA sob dinâmica de médias móveis. Nós fornecemos expressões em forma fechada para as derivadas relevantes considerando erros na escala do preditor.
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Um estudo comparativo de L-estimadores de regressãoPinheiro, Hildete Prisco, 1966- 28 July 1992 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas , Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-15T21:42:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1992 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Regressão linear ponderada na seleção de variaveis independentes em modelos de regressão logisticaAidar, Tirza, 1961- 16 July 2018 (has links)
Orientadora : Eliana H. de Freitas Marques / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-16T01:02:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1992 / Resumo: Nâo informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Intervalos de confiança para os parametros de regressão L1 : pequenas amostrasFerreira Filho, Pedro 04 February 1988 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-17T01:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1988 / Resumo: Neste trabalho investigamos a viabilidade do uso do método bootstrap (Efrom (1979)) como procedimento para
obtenção do desvio padrão dos estimadores e construção de intervalos de confiança para os parâmetros da regressão L1 quando o tamanho de amostra é pequeno. Inicilmente apresentamos o problema de regressão L1 corno um problema de programação linear, suas propriedades e algorítrnos propostos para obtenção das estimativas dos parametros. Após, são apresentados os resultados inferenciais já conhecidos, o método bootstrap e sua aplicação ao caso de regressão L1.A verificação da validade do método proposto é feita através de um estudo computacional que é descrito e cujos resultados são apresentados obtendo-se então uma conclusão final. / Abstract: In this work we investigate the possibility to use bootstrap method (Efrom (1979)) for to obtain estimates for standard deviation and construction of the confidence intervals on the parameters in the Ll regression model when we have small sample size. Firstly, we present, Ll regression as one linear programming problem, properties and algorithms for to obtain the estimates. After, inference results, bootstrap method and its application in the Ll regression are presented. Finally, we describe the computational study realized, the results obtained and final conclusion. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Analise parametrica de dados de sobrevivencia pareadosHsieh, Luciana Jia Lin 26 November 1993 (has links)
Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T02:37:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1993 / Resumo: O uso de distribuições bivariadas tem um papel importante nos estudos de sobrevivência, principalmente nas áreas de Saúde e de Confiabilidade, onde os tempos em análise aparecem de forma pareada (X, Y). No presente trabalho apresentam-se as distribuições bivariadas exponenciais absolutamente continuas de Block-Basu e de Sarkar. Estimação de parâmetros, usando o método de máxima verossimilhança através de processo iterativo Newton-Raphson, e testes das hipóteses de independência entre X e Y e de igualdade das distribuições marginais de X e Y são desenvolvidos. Análises de dados pareados com presença de censuras ecovariáveis também são desenvolvidas. Para cada metodologia apresentada, aplicações numéricas são feitas para vários conjuntos de dados gerados computacionalmente e um conjunto de dados reais. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Regressão para dados censurados sob mistura da distribuição gaussiana inversa com sua reciproca complementarOyata, Victor Manuel Maehara 19 August 1994 (has links)
Orientador: Jonathan Biele / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T11:13:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1994 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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