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Modelagem estatística para a determinação de resultados de dados esportivos.Suzuki, Adriano Kamimura 27 June 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-06-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The basic result of a soccer game is the final scoreboard, which can be seen as a
bivariate random vector. Theoretically and based on existent literature we can argue that
the number of marked gols by a team in a game obeys a (univariate) Poisson distribution.
Thus, the Bivariate Poisson distributions are studied, in special for the class "of Holgate"
(1964).
Using as information the recent results of the teams, whose confrontation we want to
model, several methods were used for parameters estimation of the Bivariate Poisson class
"of Holgate". The idea is to use procedures that supply the probabilities of occurrence of
placares, so that thus the probability of the occurrence of a certain result (team home´s
victory, draw or defeat) can be calculated properly.
The parameters of Bivariate Poisson distribution "of Holgate" are assumed to have a
dependence factors, such as attack, defense and field, that possibly explain the numbers
of goals. / O resultado básico de uma partida de futebol é o seu placar …nal, que pode ser visto
como um vetor aleatório bivariado. Teoricamente e baseando-se na literatura existente
podemos argumentar que o número de gols marcados por um time em uma dada partida
obedeça a uma distribuição (univariada) de Poisson. Assim, são estudadas as distribuições
de Poisson Bivariadas, com destaque para a classe "de Holgate" (1964).
Utilizando como informações os resultados recentes dos times, cujo confronto se queira
modelar, foram utilizados vários métodos para a estimação de parâmetros da densidade da
classe Poisson Bivariada "de Holgate". A idéia é considerar procedimentos que forneçam
as probabilidades de ocorrência de placares, para que assim a probabilidade da ocorrência
de um determinado resultado (vitória do time mandante, empate ou derrota) possa ser
obtido.
Os parâmetros da distribuição de Poisson Bivariada "de Holgate" são assumidos terem
dependência de fatores, tais como ataque, defesa e campo, que possivelmente explicam os
números de gols feitos.
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Intervalos de confiança para dados com presença de eventos recorrentes e censuras.Faria, Rodrigo 23 May 2003 (has links)
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Previous issue date: 2003-05-23 / In survival analysis and reliability is common that the population units in study presents
recurrence events and censoring ages, besides, is possible to exist a cost related to each event
that happens. The objectives of this dissertation consists in display a methodology that
makes possible the direct obtaining of confidence intervals baseds in asymptotic theory for
nonparametric estimates to the mean cumulative number or cost events per unit. Some
simulation studies are also showed and the objectives are check if there is some sample size's
influence in the asymptotics confidence interval's precision. One of the great advantages
from the methodology presented in this dissertation is the validity for it’s application in
several areas of the knowledge. There's two examples considered here. One of them consists
in coming data from engineering. This example contains a ‡eet of machines in analysis. The
interest is to obtain punctual estimates with the respective confidence intervals for the mean
cumulative number and cost repairs per machine. The other example comes from the medical
area and it treats of a study accomplished with two groups of patients with bladder can-
cer, each one submitted in a di¤erent treatment type. The application of the methodology
in this example seeks the obtaining of confidence intervals for the mean cumulative number of
tumors per patient and gain estimates that compare these two di¤erents treatments
informing, statistically, which presents better results. / Em análise de sobrevivência e confiabilidade, é comum que as unidades populacionais em
estudo apresentem eventos recorrentes e presença de censuras, sendo possível a atribuição
de um custo relacionado a cada evento que ocorra.
Os objetivos deste trabalho consistem na apresentação de uma metodologia que
possibilita a obtenção direta de estimativas intervalares não-paramétricas, baseadas na
teoria assintótica, para o número ou custo médio de eventos acumulados por unidade. São
também realizados alguns estudos de simulação que verificam a influência do tamanho da
amostra na precisão dos intervalos de confiança assintóticos obtidos. Uma das grandes
vantagens da metodologia estudada, e apresentada neste trabalho, é a possibilidade de sua
aplicação em diversas áreas do conhecimento. Dois exemplos são considerados. Um deles
consiste em dados provenientes da área de engenharia, no qual um conjunto de motores é
analisado. Neste, o interesse é obter estimativas pontuais com os respectivos
intervalos de confiança para o número e custo médio de reparos acumulados por motor.
O outro exemplo provém da área médica e trata de um estudo realizado com dois grupos de
pacientes com câncer de bexiga, cada qual submetido a um diferente tipo de tratamento.
A aplicação da metodologia neste exemplo visa, além da obtenção de intervalos de confiança
para o número médio de tumores acumulados por paciente, também obter estimativas que
levem à comparação dos dois tratamentos, no sentido de informar estatisticamente qual deles
apresenta melhores resultados.
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Multivariate Copula-based SUR Tobit Models : a modified inference function for margins and interval estimationSilva, Paulo Henrique Ferreira da 30 September 2015 (has links)
Submitted by Daniele Amaral (daniee_ni@hotmail.com) on 2016-09-14T18:49:08Z
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Previous issue date: 2015-09-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, we extend the analysis of multivariate Seemingly Unrelated Regression (SUR) Tobit models by modeling their nonlinear dependence structures through copulas. The capability in coupling together the diferent - and possibly non-normal - marginal distributions allows the exible modeling for the SUR Tobit models. In addition, the ability to capture the tail dependence of the SUR Tobit models where some data are censored (e.g., in econometric analysis, clinical essays, wide range of political and social phenomena, among others, data are commonly left-censored at zero point, or right-censored at a point d > 0) is another useful feature of copulas. Our study proposes a modified version of the (classical) Inference Function for Margins (IFM) method by Joe & Xu (1996), which we refer to as MIFM method, to obtain the (point) estimates of the marginal and copula association parameters. More specifically, we use a (frequentist) data augmentation technique at the second stage of the IFM method (the first stage of the MIFM method is equivalent to the first stage of the IFM method) to generate the censored observations and then estimate the copula parameter. This procedure (data augmentation and copula parameter estimation) is repeated until convergence. Such modification at the second stage of the usual method is justified in order to obtain continuous marginal distributions, which ensures the uniqueness of the resulting copula, as stated by Sklar (1959)'s theorem; and also to provide an unbiased estimate of the copula association parameter (the IFM method provides a biased estimate of the copula parameter in the presence of censored observations in the margins). Since the usual asymptotic approach, that is the computation of the asymptotic covariance matrix of the parameter estimates, is troublesome in this case, we also propose the use of resampling procedures (bootstrap methods, like standard normal and percentile by Efron & Tibshirani (1993), and basic bootstrap by Davison & Hinkley (1997)) to obtain con_dence intervals for the copula-based SUR Tobit model parameters. / Nesta tese de doutorado, consideramos os chamados modelos SUR (da expressão Seemingly Unrelated Regression) Tobit multivariados e estendemos a análise de tais modelos ao empregar funções de cópula para modelar estruturas com dependência não linear. As cópulas, dentre outras características, possuem a importante habilidade (vantagem) de capturar/modelar a dependência na(s) cauda(s) do modelo SUR Tobit em que alguns dados são censurados (por exemplo, em análise econométrica, ensaios clínicos e em ampla gama de fenômenos políticos e sociais, dentre outros, os dados são geralmente censurados à esquerda no ponto zero, ou à direita em um ponto d > 0 qualquer). Neste trabalho, propomos uma versão modificada do método clássico da Inferência para as Marginais (IFM, da expressão Inference Function for Margins), originalmente proposto por Joe & Xu (1996), a qual chamamos de MIFM, para estimação (pontual) dos parâmetros do modelo SUR Tobit multivariado baseado em cópula. Mais especificamente, empregamos uma técnica (frequentista) de ampliação de dados no segundo estágio do método IFM (o primeiro estágio do método MIFM é igual ao primeiro estágio do método IFM) para gerar as observações censuradas e, então, estimamos o parâmetro de dependência da cópula. Repetimos tal procedimento (ampliação de dados e estimação do parâmetro da cópula) até obter convergência. As razões para esta modificação no segundo estágio do método usual, são as seguintes: primeiro, construir/obter distribuições marginais contínuas, atendendo, então, ao teorema de unicidade da cópula resultante de Sklar (Sklar, 1959); e segundo, fornecer uma estimativa não viesada para o parâmetro da cópula (uma vez que o método IFM produz estimativas viesadas do parâmetro da cópula na presença de observações censuradas nas marginais). Tendo em vista a dificuldade adicional em calcular/obter a matriz de covariâncias assintótica das estimativas dos parâmetros, também propomos o uso de procedimentos de reamostragem (métodos bootstrap, tais como normal padrão e percentil, propostos por Efron & Tibshirani (1993), e básico, proposto por Davison & Hinkley (1997)) para a construção de intervalos de confiança para os parâmetros do modelo SUR Tobit baseado em cópula.
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Desenvolvimento de modelo de risco de porfólio para carteiras de crédito a pessoas físicasAndrade, Fabio Wendling Muniz de 17 August 2004 (has links)
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Previous issue date: 2004-08-17T00:00:00Z / Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.
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Família Weibull de razão de chances na presença de covariáveisGomes, André Yoshizumi 18 March 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009-03-18 / Universidade Federal de Minas Gerais / The Weibull distribuition is a common initial choice for modeling data with monotone hazard rates. However, such distribution fails to provide a reasonable parametric _t when the hazard function is unimodal or bathtub-shaped. In this context, Cooray (2006) proposed a generalization of the Weibull family by considering the distributions of the odds of Weibull and inverse Weibull families, referred as the odd Weibull family which is not just useful for modeling unimodal and bathtub-shaped hazards, but it is also convenient for testing goodness-of-_t of Weibull and inverse Weibull as submodels. In this project we have systematically studied the odd Weibull family along with its properties, showing motivations for its utilization, inserting covariates in the model, pointing out some troubles associated with the maximum likelihood estimation and proposing interval estimation and hypothesis test construction methodologies for the model parameters. We have also compared resampling results with asymptotic ones. Coverage probability from proposed con_dence intervals and size and power of considered hypothesis tests were both analyzed as well via Monte Carlo simulation. Furthermore, we have proposed a Bayesian estimation methodology for the model parameters based in Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation techniques. / A distribuição Weibull é uma escolha inicial freqüente para modelagem de dados com taxas de risco monótonas. Entretanto, esta distribuição não fornece um ajuste paramétrico razoável quando as funções de risco assumem um formato unimodal ou em forma de banheira. Neste contexto, Cooray (2006) propôs uma generalização da família Weibull considerando a distribuição da razão de chances das famílias Weibull e Weibull inversa, referida como família Weibull de razão de chances. Esta família não é apenas conveniente para modelar taxas de risco unimodal e banheira, mas também é adequada para testar a adequabilidade do ajuste das famílias Weibull e Weibull inversa como submodelos. Neste trabalho, estudamos sistematicamente a família Weibull de razão de chances e suas propriedades, apontando as motivações para o seu uso, inserindo covariáveis no modelo, veri_cando as di_culdades referentes ao problema da estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e propondo metodologia de estimação intervalar e construção de testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Comparamos os resultados obtidos por meio dos métodos de reamostragem com os resultados obtidos via teoria assintótica. Tanto a probabilidade de cobertura dos intervalos de con_ança propostos quanto o tamanho e poder dos testes de hipóteses considerados foram estudados via simulação de Monte Carlo. Além disso, propusemos uma metodologia Bayesiana de estimação para os parâmetros do modelo baseados em técnicas de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov.
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