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Modelos de regressão binomial correlacionadaPires, Rubiane Maria 18 May 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-05-18 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis, a class of correlated binomial regression models is proposed. The model is based on the generalized binomial distribution proposed by Luceño (1995) and Luceño & Ceballos (1995). The regression structure is modeled by using four different link functions and the dependence between the Bernoulli trials is modeled by using three different correlation structures. A data augmentation scheme is used in order to overcome the complexity of the mixture likelihood. Frequentist and Bayesian approaches are used in the model fitting process. A diagnostics analysis is provided in order to check the underlying model assumptions and to identify the presence of outliers and/or influential observations. Simulation studies are presented to illustrate the performance of the developed methodology. A real data set is analyzed by using the proposed models. Also the correlated binomial regression models is extended to include measurement error in a predictor. This new class of models is called additive normal structure correlated binomial regression models. The inference process also includes a data augmentation scheme to overcome the complexity of the mixture likelihood. / Nesta tese é proposta uma classe de modelos de regressão binomial correlacionada baseados na distribuição binomial generalizada, proposta por Luceño (1995) e Luceño & Ceballos (1995). A estrutura de regressão é modelada usando diferentes funções de ligação e a relação de dependência entre os ensaios de Bernoulli é modelada usando diferentes estruturas de correlação. Uma estratégia de dados aumentados é utilizada para contornar a complexidade da função de verossimilhança. As abordagens clássica e Bayesiana são utilizadas no processo de ajuste dos modelos propostos. Análise de diagnóstico é desenvolvida com o objetivo de verificar as suposições iniciais do modelo e identificar a presença de outliers e/ou observações influentes. Estudos de simulação e aplicação em dados reais ilustram as metodologias. Propomos também uma nova classe de modelos de regressão binomial correlacionada, denominados modelos de regressão binomial correlacionada aditivo estrutural normal, que envolvem a presença de uma covariável com erro de medida. No processo de estimação para esta nova classe, dados aumentados e aproximação de integral são utilizadas para contornar a complexidade da função de verossimilhança.
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