Os modelos logísticos trinomiais podem ser interpretados como uma extensão natural do modelo logístico binomial para situações em que a resposta admite apenas três resultados. Introduzimos inicialmente os modelos logísticos trinomiais e discutiremos em seguida alguns aspectos inferenciais, tais como estimação e testes. Medidas de qualidade do ajuste são também apresentadas. Contudo, o principal foco deste trabalho é a apresentação de métodos de diagnóstico. Mostramos que as técnicas usuais de diagnóstico desenvolvidas para o modelo logístico binomial podem ser adaptadas para o caso trinomial. O desenvolvimento de métodos diretos para o modelo logístico trinomial é mais complexo do ponto de vista computacional, embora seja sempre possível. Discutimos alguns desses métodos, dentre os quais, o desenvolvimento de resíduos, de métodos para detectar pontos de alavanca, métodos de deleção de pontos e influência local. Comparamos os métodos adaptados com alguns métodos diretos através de exemplos. / The trinomial logistic models can be interpreted as a natural extension of the traditional binomial logistic model to situations in which the response allows only three possible results. We firts introduce the trinomial logistic modles and then some inferential aspects, such as estimation and hypothesis testing are discussed. Good-of-fit measures are also given. However, the aim of this work is the presentation of some diagnostic procedures for trinomial logistic models. We show that methods developed for binomial logistic models can adapted straightforward for trinomial models. The developement of direct methods, even though possible, in general requires more complex calculation. Some of these direct methods, suchs as evaluation of residuals, measures of high leverage points, deletion methods and local influence are apresented. Coparisons between adapted and direct methods are made via examples with real data.

Os modelos logísticos trinomiais podem ser interpretados como uma extensão natural do modelo logístico binomial para situações em que a resposta admite apenas três resultados. Introduzimos inicialmente os modelos logísticos trinomiais e discutiremos em seguida alguns aspectos inferenciais, tais como estimação e testes. Medidas de qualidade do ajuste são também apresentadas. Contudo, o principal foco deste trabalho é a apresentação de métodos de diagnóstico. Mostramos que as técnicas usuais de diagnóstico desenvolvidas para o modelo logístico binomial podem ser adaptadas para o caso trinomial. O desenvolvimento de métodos diretos para o modelo logístico trinomial é mais complexo do ponto de vista computacional, embora seja sempre possível. Discutimos alguns desses métodos, dentre os quais, o desenvolvimento de resíduos, de métodos para detectar pontos de alavanca, métodos de deleção de pontos e influência local. Comparamos os métodos adaptados com alguns métodos diretos através de exemplos. / The trinomial logistic models can be interpreted as a natural extension of the traditional binomial logistic model to situations in which the response allows only three possible results. We firts introduce the trinomial logistic modles and then some inferential aspects, such as estimation and hypothesis testing are discussed. Good-of-fit measures are also given. However, the aim of this work is the presentation of some diagnostic procedures for trinomial logistic models. We show that methods developed for binomial logistic models can adapted straightforward for trinomial models. The developement of direct methods, even though possible, in general requires more complex calculation. Some of these direct methods, suchs as evaluation of residuals, measures of high leverage points, deletion methods and local influence are apresented. Coparisons between adapted and direct methods are made via examples with real data.

Neste trabalho, apresentamos os modelos simétricos parcialmente lineares AR(1), que generalizam os modelos parcialmente lineares para a presença de erros autocorrelacionados seguindo uma estrutura de autocorrelação AR(1) e erros seguindo uma distribuição simétrica ao invés da distribuição normal. Dentre as distribuições simétricas, podemos considerar distribuições com caudas mais pesadas do que a normal, controlando a curtose e ponderando as observações aberrantes no processo de estimação. A estimação dos parâmetros do modelo é realizada por meio do critério de verossimilhança penalizada, que utiliza as funções escore e a matriz de informação de Fisher, sendo todas essas quantidades derivadas neste trabalho. O número efetivo de graus de liberdade e resultados assintóticos também são apresentados, assim como procedimentos de diagnóstico, destacando-se a obtenção da curvatura normal de influência local sob diferentes esquemas de perturbação e análise de resíduos. Uma aplicação com dados reais é apresentada como ilustração. / In this master dissertation, we present the symmetric partially linear models with AR(1) errors that generalize the normal partially linear models to contain autocorrelated errors AR(1) following a symmetric distribution instead of the normal distribution. Among the symmetric distributions, we can consider heavier tails than the normal ones, controlling the kurtosis and down-weighting outlying observations in the estimation process. The parameter estimation is made through the penalized likelihood by using score functions and the expected Fisher information. We derive these functions in this work. The effective degrees of freedom and asymptotic results are also presented as well as the residual analysis, highlighting the normal curvature of local influence under different perturbation schemes. An application with real data is given for illustration.

Neste trabalho, apresentamos os modelos simétricos parcialmente lineares AR(1), que generalizam os modelos parcialmente lineares para a presença de erros autocorrelacionados seguindo uma estrutura de autocorrelação AR(1) e erros seguindo uma distribuição simétrica ao invés da distribuição normal. Dentre as distribuições simétricas, podemos considerar distribuições com caudas mais pesadas do que a normal, controlando a curtose e ponderando as observações aberrantes no processo de estimação. A estimação dos parâmetros do modelo é realizada por meio do critério de verossimilhança penalizada, que utiliza as funções escore e a matriz de informação de Fisher, sendo todas essas quantidades derivadas neste trabalho. O número efetivo de graus de liberdade e resultados assintóticos também são apresentados, assim como procedimentos de diagnóstico, destacando-se a obtenção da curvatura normal de influência local sob diferentes esquemas de perturbação e análise de resíduos. Uma aplicação com dados reais é apresentada como ilustração. / In this master dissertation, we present the symmetric partially linear models with AR(1) errors that generalize the normal partially linear models to contain autocorrelated errors AR(1) following a symmetric distribution instead of the normal distribution. Among the symmetric distributions, we can consider heavier tails than the normal ones, controlling the kurtosis and down-weighting outlying observations in the estimation process. The parameter estimation is made through the penalized likelihood by using score functions and the expected Fisher information. We derive these functions in this work. The effective degrees of freedom and asymptotic results are also presented as well as the residual analysis, highlighting the normal curvature of local influence under different perturbation schemes. An application with real data is given for illustration.