Neste trabalho são apresentadas algumas extensões dos modelos potência-alfa assumindo o contexto em que as observações estão censuradas ou limitadas. Inicialmente propomos um novo modelo assimétrico que estende os modelos t-assimétrico (Azzalini e Capitanio, 2003) e t-potência (Zhao e Kim, 2016) e inclui a distribuição t de Student como caso particular. Este novo modelo é capaz de ajustar dados com alto grau de assimetria e curtose, ainda maior do que os modelos t-assimétrico e t-potência. Em seguida estendemos o modelo t-potência às situações em que os dados apresentam censura, com alto grau de assimetria e caudas pesadas. Este modelo generaliza o modelo de regressão linear t de Student para dados censurados por Arellano-Valle et al. (2012). O trabalho também introduz o modelo linear misto normal-potência para dados assimétricos. Aqui a inferência estatística é realizada desde uma perspectiva clássica usando o método de máxima verossimilhança junto com o método de integração numérica de Gauss-Hermite para aproximar as integrais envolvidas na função de verossimilhança. Mais tarde, o modelo linear com interceptos aleatórios para dados duplamente censurados é estudado. Este modelo é desenvolvido sob a suposição de que os erros e os efeitos aleatórios seguem distribuições normal-potência e normal- assimétrica. Para todos os modelos estudados foram realizados estudos de simulação a fim de estudar as suas bondades de ajuste e limitações. Finalmente, ilustram-se todos os métodos propostos com dados reais. / In this work some extensions of the alpha-power models are presented, assuming the context in which the observations are censored or limited. Initially we propose a new asymmetric model that extends the skew-t (Azzalini e Capitanio, 2003) and power-t (Zhao e Kim, 2016) models and includes the Students t-distribution as a particular case. This new model is able to adjust data with a high degree of asymmetry and cursose, even higher than the skew-t and power-t models. Then we extend the power-t model to situations in which the data present censorship, with a high degree of asymmetry and heavy tails. This model generalizes the Students t linear censored regression model t by Arellano-Valle et al. (2012) The work also introduces the power-normal linear mixed model for asymmetric data. Here statistical inference is performed from a classical perspective using the maximum likelihood method together with the Gauss-Hermite numerical integration method to approximate the integrals involved in the likelihood function. Later, the linear model with random intercepts for doubly censored data is studied. This model is developed under the assumption that errors and random effects follow power-normal and skew-normal distributions. For all the models studied, simulation studies were carried out to study their benefits and limitations. Finally, all proposed methods with real data are illustrated.

Neste trabalho de tese propomos um modelo de regressão beta com erros de medida. Esta proposta é uma área inexplorada em modelos não lineares na presença de erros de medição. Abordamos metodologias de estimação, como máxima verossimilhança aproximada, máxima pseudo-verossimilhança aproximada e calibração da regressão. O método de máxima verossimilhança aproximada determina as estimativas maximizando diretamente o logaritmo da função de verossimilhança. O método de máxima pseudo-verossimilhança aproximada é utilizado quando a inferência em um determinado modelo envolve apenas alguns mas não todos os parâmetros. Nesse sentido, dizemos que o modelo apresenta parâmetros de interesse como também de perturbação. Quando substituímos a verdadeira covariável (variável não observada) por uma estimativa da esperança condicional da variável não observada dada a observada, o método é conhecido como calibração da regressão. Comparamos as metodologias de estimação mediante um estudo de simulação de Monte Carlo. Este estudo de simulação evidenciou que os métodos de máxima verossimilhança aproximada e máxima pseudo-verossimilhança aproximada tiveram melhor desempenho frente aos métodos de calibração da regressão e naïve (ingênuo). Utilizamos a linguagem de programação Ox (Doornik, 2011) como suporte computacional. Encontramos a distribuição assintótica dos estimadores, com o objetivo de calcular intervalos de confiança e testar hipóteses, tal como propõem Carroll et. al.(2006, Seção A.6.6), Guolo (2011) e Gong e Samaniego (1981). Ademais, são utilizadas as estatísticas da razão de verossimilhanças e gradiente para testar hipóteses. Num estudo de simulação realizado, avaliamos o desempenho dos testes da razão de verossimilhanças e gradiente. Desenvolvemos técnicas de diagnóstico para o modelo de regressão beta com erros de medida. Propomos o resíduo ponderado padronizado tal como definem Espinheira (2008) com o objetivo de verificar as suposições assumidas ao modelo e detectar pontos aberrantes. Medidas de influência global, tais como a distância de Cook generalizada e o afastamento da verossimilhança, são utilizadas para detectar pontos influentes. Além disso, utilizamos a técnica de influência local conformal sob três esquemas de perturbação (ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação da covariável com e sem erros de medida). Aplicamos nossos resultados a dois conjuntos de dados reais para exemplificar a teoria desenvolvida. Finalmente, apresentamos algumas conclusões e possíveis trabalhos futuros. / In this thesis, we propose a beta regression model with measurement error. Among nonlinear models with measurement error, such a model has not been studied extensively. Here, we discuss estimation methods such as maximum likelihood, pseudo-maximum likelihood, and regression calibration methods. The maximum likelihood method estimates parameters by directly maximizing the logarithm of the likelihood function. The pseudo-maximum likelihood method is used when the inference in a given model involves only some but not all parameters. Hence, we say that the model under study presents parameters of interest, as well as nuisance parameters. When we replace the true covariate (observed variable) with conditional estimates of the unobserved variable given the observed variable, the method is known as regression calibration. We compare the aforementioned estimation methods through a Monte Carlo simulation study. This simulation study shows that maximum likelihood and pseudo-maximum likelihood methods perform better than the calibration regression method and the naïve approach. We use the programming language Ox (Doornik, 2011) as a computational tool. We calculate the asymptotic distribution of estimators in order to calculate confidence intervals and test hypotheses, as proposed by Carroll et. al (2006, Section A.6.6), Guolo (2011) and Gong and Samaniego (1981). Moreover, we use the likelihood ratio and gradient statistics to test hypotheses. We carry out a simulation study to evaluate the performance of the likelihood ratio and gradient tests. We develop diagnostic tests for the beta regression model with measurement error. We propose weighted standardized residuals as defined by Espinheira (2008) to verify the assumptions made for the model and to detect outliers. The measures of global influence, such as the generalized Cook\'s distance and likelihood distance, are used to detect influential points. In addition, we use the conformal approach for evaluating local influence for three perturbation schemes: case-weight perturbation, respose variable perturbation, and perturbation in the covariate with and without measurement error. We apply our results to two sets of real data to illustrate the theory developed. Finally, we present our conclusions and possible future work.

O objetivo deste trabalho e o desenvolvimento de uma ferramenta estatistica que sirva de base para o estudo do preco spot da energia eletrica do subsistema Sudeste/Centro-Oeste do Sistema Interligado Nacional, utilizando a estimacao por regressao linear e teste de razao de verossimilhanca como instrumentos para desenvolvimento e avaliacao dos modelos. Na analise dos resultados estatsticos descritivos dos modelos, diferentemente do que e observado na literatura, a primeira conclusao e a verificacao de que as variaveis sazonais, quando analisadas isoladamente, apresentam resultados pouco aderentes ao preco spot PLD. Apos a analise da componente sazonal e verificada a influencia da energia fornecida e a energia demandada como variaveis de entrada, com o qual conclui-se que especificamente a energia armazenada e producao de energia termeletrica sao as variaveis que mais influenciam os precos spot no subsistema estudado. Entre os modelos testados, o que particularmente ofereceu os melhores resultados foi um modelo misto criado a partir da escolha das melhores variaveis de entrada dos modelos testados preliminarmente, alcancando um coeficiente de determinacao R2 de 0.825, resultado esse que pode ser considerado aderente ao preco spot. No ultimo capitulo e apresentada uma introducao ao modelo de predicao do preco spot, possibilitando dessa forma a analise do comportamento do preco a partir da alteracao das variaveis de entrada. / The objective of this work is the development of a statistical method to study the spot prices of the electrical energy of the Southeast/Middle-West (SE-CO) subsystem of the The Brazilian National Connected System, using the Least Squares Estimation and Likelihood Ratio Test as tools to perform and evaluate the models. Verifying the descriptive statistical results of the models, differently from what is observed in the literature, the first observation is that the seasonal component, when analyzed alone, presented results loosely adherent to the spot price PLD. It is then evaluated the influence of the energy supply and the energy demand as input variables, verifying that specifically the stored water and the thermoelectric power production are the variables that the most influence the spot prices in the studied subsystem. Among the models, the one that offered the best result was a mixed model created from the selection of the best input variables of the preliminarily tested models, achieving a coeficient of determination R2 of 0.825, a result that can be considered adherent to the spot price. At the last part of the work It is presented an introduction to the spot price prediction model, allowing the analysis of the price behavior by the changing of the input variables.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T19:36:59Z No. of bitstreams: 1 ELIZABETE CARDOSO MACHADO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 1253783 bytes, checksum: 102940a8c9aabedecfa013e695047eb1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T19:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ELIZABETE CARDOSO MACHADO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 1253783 bytes, checksum: 102940a8c9aabedecfa013e695047eb1 (MD5) Previous issue date: 2013-09 / Capes / Neste trabalho fizemos um estudo sobre a classe de distribuições generalizadas exponencializadas, a distribuição Fréchet generalizada e a distribuição Weibull inversa log-generalizada. Obtemos algumas propriedades da distribuição Fréchet generalizada. Uma nova distribuição é proposta: a distribuição log-Fréchet generalizada. Esta distribuição é uma estensão da distribuição Fréchet. Outra proposta deste trabalho é introduzir um modelo de regressão log-Fréchet generalizada com censura Tipo I baseado na distribuição log-Fréchet generalizada. / In this work, we did a research study about the exponentiated generalized class of distributions, the generalized Fréchet distribution and the log-generalized inverse Weibull distribution. We obtain some properties of generalized Fréchet distribution. Furthermore, a new distribution is proposed: the generalized log-Fréchet distribution. This new distribution is an extension of Fréchet distribution. Another propose of this work is to introduce a generalized log-Frechét regression model with Type-I censoringbased on the generalized log-Frechét distribution.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4180.pdf: 1039417 bytes, checksum: d09a61a4895fb47d1c2456468800fc2f (MD5) Previous issue date: 2012-02-29 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work we consider a new estimator proposed by Ferrari & Yang (2010), called the maximum Lq-likelihood estimator (MLqE), to estimate the parameters of the measurement error models, in particular, the structural model. The new estimator extends the classical maximum likelihood estimator (MLE) and its based on the minimization, by means of the Kullback-Leibler (KL) divergence, of the discrepancy between a distribuiton in a family and one that modifies the true distribution by the degree of distortion q. Depending on the choice of q, the transformed distribution can diminish or emphasize the role of extreme observations, unlike the ML method that equally weights each observation. For small and moderate sample sizes, the MLqE can trade bias for precision, causing a reduction of the mean square error (MSE). The structural model has the characteristic of non-identifiability. For this reason, we must make assumptions on the parameters to overcome the non-identifiability. We perform a analytical study and a simulation study to compare MLqE and MLE. To gauge performance of the estimators, we compute measures of overall performance, bias, standard deviation, standard error, MSE, probability of coverage and length of confidence intervals. / Neste trabalho utilizaremos um novo estimador proposto por Ferrari & Yang (2010), denominado de estimador de máxima Lq-verossimilhança (EMLqV), na estimação dos parâmetros de modelos com erros de medição estruturais normais. O novo estimador é uma generalização do estimador de máxima verossimilhança (EMV) usual e sua construção baseia-se na comparação, utilizando divergência de Kullback-Leibler (KL), entre duas distribuições, a distribuição inalterada e a distribuição modificada pelo grau de distorção da função de verossimilhança (q). Conforme a escolha para q, a distribuição modificada poderá atenuar ou exaltar o papel das observações extremas, diferentemente do EMV usual que atribui os mesmos pesos a todas as observações. Na comparação entre as duas distribuições pela divergência de KL é inserida certa quantidade de viés no estimador resultante, que é controlada pelo parâmetro q. O aumento do viés do estimador MLqV pode ser compensado com a redução de sua variância, pela escolha apropriada de q. O modelo estrutural possui a característica de ser inidentificável. Para torná-lo identificável faremos suposições sobre os parâmetros do modelo, analisando cinco casos de identificabilidade do modelo. A comparação entre os métodos MLqV e MV na estimação dos parâmetros do modelo será baseada em resultados analíticos e em simulações, sendo calculadas medidas de desempenho global, viés, desvio padrão (DP), erro padrão estimado (EP), erro quadrático médio (EQM), probabilidade de cobertura e amplitude dos intervalos de confiança.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6069.pdf: 3171774 bytes, checksum: a737da63d3ddeb0d44dfc38839337d42 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / Financiadora de Estudos e Projetos / The usual regression model fits data under the assumption that the explanatory variable is measured without error. However, in many situations the explanatory variable is observed with measurement errors. In these cases, measurement error models are recommended. We study a structural measurement error model for replicated observations. Estimation of parameters of the proposed models was obtained by the maximum likelihood and maximum pseudolikelihood methods. The behavior of the estimators was assessed in a simulation study with different numbers of replicates. Moreover, we proposed the likelihood ratio test, Wald test, score test, gradient test, Neyman's C test and pseudolikelihood ratio test in order to test hypotheses of interest related to the parameters. The proposed test statistics are assessed through a simulation study. Finally, the model was fitted to a real data set comprising measurements of concentrations of chemical elements in samples of Egyptian pottery. The computational implementation was developed in R language. / Um dos procedimentos usuais para estudar uma relação entre variáveis é análise de regressão. O modelo de regressão usual ajusta os dados sob a suposição de que as variáveis explicativas são medidas sem erros. Porém, em diversas situações as variáveis explicativas apresentam erros de medição. Nestes casos são utilizados os modelos com erros de medição. Neste trabalho estudamos um modelo estrutural com erros de medição para observações replicadas. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos foi efetuada pelos métodos de máxima verossimilhança e de máxima pseudoverossimilhança. O comportamento dos estimadores de alguns parâmetros foi analisado por meio de simulações para diferentes números de réplicas. Além disso, são propostos o teste da razão de verossimilhanças, o teste de Wald, o teste escore, o teste gradiente, o teste C de Neyman e o teste da razão de pseudoverossimilhanças com o objetivo de testar algumas hipóteses de interesse relacionadas aos parâmetros. As estatísticas propostas são avaliadas por meio de simulações. Finalmente, o modelo foi ajustado a um conjunto de dados reais referentes a medições de concentrações de elementos químicos em amostras de cerâmicas egípcias. A implementação computacional foi desenvolvida em linguagem R.

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-04-24T18:48:10Z No. of bitstreams: 1 TeseJSL.pdf: 1918523 bytes, checksum: 4d551d58b97032091209f65b7428e992 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-25T18:50:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseJSL.pdf: 1918523 bytes, checksum: 4d551d58b97032091209f65b7428e992 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-25T18:50:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseJSL.pdf: 1918523 bytes, checksum: 4d551d58b97032091209f65b7428e992 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T18:59:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseJSL.pdf: 1918523 bytes, checksum: 4d551d58b97032091209f65b7428e992 (MD5) Previous issue date: 2017-01-09 / Não recebi financiamento / In this thesis we propose models based on a reparameterized Birnbaum-Saunder (BS) distribution introduced by Santos-Neto et al. (2012) and Santos-Neto et al. (2014), to analyze survival data. Initially we introduce the Birnbaum-Saunders frailty model where we analyze the cases (i) with (ii) without covariates. Survival models with frailty are used when further information is nonavailable to explain the occurrence time of a medical event. The random effect is the “frailty”, which is introduced on the baseline hazard rate to control the unobservable heterogeneity of the patients. We use the maximum likelihood method to estimate the model parameters. We evaluate the performance of the estimators under different percentage of censured observations by a Monte Carlo study. Furthermore, we introduce a Birnbaum-Saunders regression frailty model where the maximum likelihood estimation of the model parameters with censored data as well as influence diagnostics for the new regression model are investigated. In the following we propose a cure rate Birnbaum-Saunders frailty model. An important advantage of this proposed model is the possibility to jointly consider the heterogeneity among patients by their frailties and the presence of a cured fraction of them. We consider likelihood-based methods to estimate the model parameters and to derive influence diagnostics for the model. In addition, we introduce a bivariate Birnbaum-Saunders distribution based on a parameterization of the Birnbaum-Saunders which has the mean as one of its parameters. We discuss the maximum likelihood estimation of the model parameters and show that these estimators can be obtained by solving non-linear equations. We then derive a regression model based on the proposed bivariate Birnbaum-Saunders distribution, which permits us to model data in their original scale. A simulation study is carried out to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators. Finally, examples with real-data are performed to illustrate all the models proposed here. / Nesta tese propomos modelos baseados na distribuição Birnbaum-Saunders reparametrizada introduzida por Santos-Neto et al. (2012) e Santos-Neto et al. (2014), para análise dados de sobrevivência. Incialmente propomos o modelo de fragilidade Birnbaum-Saunders sem e com covariáveis observáveis. O modelo de fragilidade é caracterizado pela utilização de um efeito aleatório, ou seja, de uma variável aleatória não observável, que representa as informações que não podem ou não foram observadas tais como fatores ambientais ou genéticos, como também, informações que, por algum motivo, não foram consideradas no planejamento do estudo. O efeito aleatório (a “fragilidade”) é introduzido na função de risco de base para controlar a heterogeneidade não observável. Usamos o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores sob diferentes percentuais de censura via estudo de simulações de Monte Carlo. Considerando variáveis regressoras, derivamos medidas de diagnóstico de influência. Os métodos de diagnóstico têm sido ferramentas importantes na análise de regressão para detectar anomalias, tais como quebra das pressuposições nos erros, presença de outliers e observações influentes. Em seguida propomos o modelo de fração de cura com fragilidade Birnbaum-Saunders. Os modelos para dados de sobrevivência com proporção de curados (também conhecidos como modelos de taxa de cura ou modelos de sobrevivência com longa duração) têm sido amplamente estudados. Uma vantagem importante do modelo proposto é a possibilidade de considerar conjuntamente a heterogeneidade entre os pacientes por suas fragilidades e a presença de uma fração curada. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas via máxima verossimilhança, medidas de influência e diagnóstico foram desenvolvidas para o modelo proposto. Por fim, avaliamos a distribuição bivariada Birnbaum-Saunders baseada na média, como também introduzimos um modelo de regressão para o modelo proposto. Utilizamos os métodos de máxima verossimilhança e método dos momentos modificados, para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores via estudo de simulações de Monte Carlo. Aplicações a conjuntos de dados reais ilustram as potencialidades dos modelos abordados.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:55:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 905318 bytes, checksum: 167ccc3c1b47051e3ce28eb0224bed43 (MD5) Previous issue date: 2006-07-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / First lactation data of 6.262 Brown-Swiss cows from 311 herds, daughters of 803 sires with calving between 1980 and 2003 were used to estimate genetic parameters for milk and fat production traits. The components of variance were estimated by restricted maximum likelihood (REML) and bayesian methods, using animal model with uni and two-traits analisys . The estimation by REML was obtained with the software MTDFREML (BOLDMAN et al. 1995) testing unitrait models with different effects to covariables and considering contemporary group and season as fixed effect. The best fitting obtained on unitrait analisys were used on two-trait analisys. The estimative of additive variance was reduced when lactation length was included on the model suggesting that the animals were been fitted to the same base on the capacity of transmit a longer or shorter lactation length to the progeny. Therefore, fitting to this covariable is not recommended. On the other side, the age of calving has linearly influenced milk and fat production. The heritability estimates were 0,26 and 0,25 to milk and fat yield respectively with genetic correlation of 0,95. the high correlation among these traits suggests that part of genes that acts on milk yield also respond to fat yield, in such way that selection for milk yield results, indirectly, in increase on fat yield. The estimation by Bayesian inference was made on software MTGSAM (VAN TASSELL E VAN VLECK, 1995). Chain lengths were tested to obtain the marginal posterior densities of unitrait analisys, the best option of chain length, burn-in and sampling interval was used on two-trait analisys. The burn-in periods were tested with the software GIBANAL (VAN KAAM, 1998) witch analysis inform a sampling interval for each burn-in tested, the criteria for choosing the sampling interval was made with the serial correlation resulting by burn-in and sampling process. The heritability estimates were 0,33 ± 0,05 for both traits with genetic correlation of 0,95. Similar results were obtained on studies using the same methodology on first lactation records. The stationary phase adequately reached with a 500.000 chain length and 30.000 burn-in iteractions. / Dados de primeira lactação de 6.262 vacas distribuídas em 311 rebanhos, filhas de 803 touros com partos entre os anos de 1980 e 2003 foram utilizados para estimar de componentes de variância para as características de produção de leite e gordura com informações de primeira lactação, em animais da raça Pardo-Suíça. Os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e Bayesiano, sob modelo animal, por meio de análises uni e bicaracterística. A estimação realizada via REML foi obtida com o programa MTDFREML (BOLDMAN et al. 1995) testando modelos unicaracterística com diferentes efeitos para as covariáveis e considerados grupo contemporâneo e estação como efeitos fixos. Os melhores ajustes obtidos nas analises unicaracterística foram utilizados na análise bicaracterística. A duração da lactação reduziu a estimativa da variância aditiva quando era utilizada no modelo sugerindo que os animais estariam sendo corrigidos para uma mesma base quanto à capacidade de imprimir duração da lactação mais longa ou mais curta à progênie sendo, portanto, não recomendado o ajuste para esta covariável. Já a idade da vaca ao parto, influenciou linearmente a produção de leite e gordura. As herdabilidades estimadas foram 0,26 e 0,25 para produção de leite e gordura respectivamente com correlação genética de 0,95. A alta correlação entre a produção de leite e gordura obtida sugere que parte dos genes que atuam na produção de leite também responde pela produção de gordura, de tal forma que a seleção para a produção de leite resulta, indiretamente, em aumentos na produção de gordura. A estimação via inferência Bayesiana foi realizada com o programa MTGSAM (VAN TASSELL E VAN VLECK, 1995). Foram testados diversos tamanhos de cadeia para a obtenção das densidades marginais a posteriori das análises unicaracterística, a melhor proposta para o tamanho de cadeia, burn-in e amostragem foi utilizada para a análise bicaracterística. Os períodos de burn-in foram testados pelo programa GIBANAL (VAN KAAM, 1998) cujas análises fornecem um intervalo de amostragem para cada burn-in testado, o critério de escolha do intervalo de amostragem foi feito de acordo com a correlação serial, resultante do burn-in e do processo de amostragem. As estimativas de herdabilidade obtidas foram 0,33 ± 0,05 para ambas as características com correlação de 0,95. Resultados similares foram obtidos em estudos utilizando a mesma metodologia em informações de primeira lactação. A fase estacionária foi adequadamente atingida com uma cadeia de 500.000 iterações e descarte inicial de 30.000 iterações.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-02T15:17:50Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mário Fernando de Sousa - 2016.pdf: 645506 bytes, checksum: d6fd190570fce6feeb390cfeaf50032f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-02T15:18:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mário Fernando de Sousa - 2016.pdf: 645506 bytes, checksum: d6fd190570fce6feeb390cfeaf50032f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-02T15:18:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mário Fernando de Sousa - 2016.pdf: 645506 bytes, checksum: d6fd190570fce6feeb390cfeaf50032f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-12-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work aims to fill a gap in the literature on modeling asymmetric and censored data. The main objective is to provide a contribution by developing two models, which will be presented in two papers, respectively. In the first paper, we develop the tobit-Birnbaum-Saunders model, a variation of the standard tobit model. We discuss estimation based on the maximum likelihood method, residuals, diagnostic techniques and an empirical application. In the second paper, we propose the use of a mixture between the Birnbaum-Saunders and Bernoulli distributions. The objective is to generalize the tobit-Birnbaum-Saunders model in order to consider the possibility of partial observations below a cutoff point. For the mixture model, we carry out a Monte Carlo simulation study and an empirical application. The results show that, in both cases, the Birnbaum-Saunders distribution provides the best results. / Este trabalho visa preencher uma lacuna existente na literatura pertinente à modelagem de dados assimétricos e censurados. O objetivo principal é oferecer uma contribuição via o desenvolvimento de dois modelos, os quais serão apresentados em dois artigos. No primeiro artigo é proposto o modelo tobit-Birnbaum-Saunders, ou seja, uma variação do modelo tobit clássico, com estimação baseada no método de máxima verossimilhança, resíduos, técnicas de diagnóstico e uma aplicação a dados reais. No segundo artigo é abordada a utilização de um modelo de mistura entre as distribuições Birnbaum-Saunders e Bernoulli, de modo a generalizar o modelo tobit-Birnbaum-Saunders e considerar a possibilidade de observações parciais abaixo do ponto de corte. Para o modelo de mistura são realizadas simulações de Monte Carlo e uma aplicação a dados reais. Os resultados mostram que, em ambos os casos, a distribuição Birnbaum-Saunders oferece os melhores resultados.

O objetivo deste trabalho e o desenvolvimento de uma ferramenta estatistica que sirva de base para o estudo do preco spot da energia eletrica do subsistema Sudeste/Centro-Oeste do Sistema Interligado Nacional, utilizando a estimacao por regressao linear e teste de razao de verossimilhanca como instrumentos para desenvolvimento e avaliacao dos modelos. Na analise dos resultados estatsticos descritivos dos modelos, diferentemente do que e observado na literatura, a primeira conclusao e a verificacao de que as variaveis sazonais, quando analisadas isoladamente, apresentam resultados pouco aderentes ao preco spot PLD. Apos a analise da componente sazonal e verificada a influencia da energia fornecida e a energia demandada como variaveis de entrada, com o qual conclui-se que especificamente a energia armazenada e producao de energia termeletrica sao as variaveis que mais influenciam os precos spot no subsistema estudado. Entre os modelos testados, o que particularmente ofereceu os melhores resultados foi um modelo misto criado a partir da escolha das melhores variaveis de entrada dos modelos testados preliminarmente, alcancando um coeficiente de determinacao R2 de 0.825, resultado esse que pode ser considerado aderente ao preco spot. No ultimo capitulo e apresentada uma introducao ao modelo de predicao do preco spot, possibilitando dessa forma a analise do comportamento do preco a partir da alteracao das variaveis de entrada. / The objective of this work is the development of a statistical method to study the spot prices of the electrical energy of the Southeast/Middle-West (SE-CO) subsystem of the The Brazilian National Connected System, using the Least Squares Estimation and Likelihood Ratio Test as tools to perform and evaluate the models. Verifying the descriptive statistical results of the models, differently from what is observed in the literature, the first observation is that the seasonal component, when analyzed alone, presented results loosely adherent to the spot price PLD. It is then evaluated the influence of the energy supply and the energy demand as input variables, verifying that specifically the stored water and the thermoelectric power production are the variables that the most influence the spot prices in the studied subsystem. Among the models, the one that offered the best result was a mixed model created from the selection of the best input variables of the preliminarily tested models, achieving a coeficient of determination R2 of 0.825, a result that can be considered adherent to the spot price. At the last part of the work It is presented an introduction to the spot price prediction model, allowing the analysis of the price behavior by the changing of the input variables.