Made available in DSpace on 2014-06-12T18:01:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3765_1.pdf: 1126848 bytes, checksum: 6084e693b2b53f5b42f4016d8d99549b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Neste trabalho, tratamos de refinamento de testes de hipóteses nos modelos de regressão não-lineares simétricos heteroscedásticos com função de ligação quaisquer para a média e para o parâmetro de escala. Desenvolvemos e apresentamos, em notação matricial, um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças nesta classe de modelos. Apresentamos também um teste de razão de verossimilhanças. Apresentamos, em notação matricial, fatores de correção de Bartlett para melhorar as estatísticas da razão de verossimilhanças nesta classe de modelos

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9498_1.pdf: 801043 bytes, checksum: ccc5adc29d401845fe6ebd6adf82f473 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta dissertação abordamos o desempenho do teste da razão de verossimilhanças usual e suas versões modificadas em pequenas amostras na classe dos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos (MNLSH), mais especificamente, nos modelos t􀀀Student com 4 graus de liberdade e Exponencial potência com parâmetro de forma k = 0; 3. Além do teste usual, são considerados os testes baseados na estatística da razão de verossimilhanças corrigida via Bartlett (1937), LR, na estatística da razão de verossimilhanças perfiladas modificadas via Cox e Reid (1987), LRm; e sua respectiva versão corrigida via DiCiccio e Stern (1994), LRm. Desse modo, os objetivos principais deste trabalho são obter um fator de correção de Bartlett para a estatística LRm na classe dos MNLSH e realizar um estudo de simulação para avaliar o desempenhos dos testes de hipóteses baseados na estatística da razão de verossimilhanças usual, LR, e nas estatísticas LR, LRm e LRm . Neste estudo de simulação avaliamos o comportamento dos quatro testes em questão com relação ao tamanho, poder e discrepância relativa de quantis em amostras de tamanhos finitos e pode-se observar que, de modo geral, o teste baseado na estatística LRm apresentou o melhor desempenho

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-05T17:58:21Z No. of bitstreams: 2 MA.pdf: 801043 bytes, checksum: ccc5adc29d401845fe6ebd6adf82f473 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 MA.pdf: 801043 bytes, checksum: ccc5adc29d401845fe6ebd6adf82f473 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02 / CAPES / Nesta dissertação abordamos o desempenho do teste da razão de verossimilhanças usual e suas versões modificadas em pequenas amostras na classe dos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos (MNLSH), mais especificamente, nos modelos tStudent com 4 graus de liberdade e Exponencial potência com parâmetro de forma k = 0; 3. Além do teste usual, são considerados os testes baseados na estatística da razão de verossimilhanças corrigida via Bartlett (1937), LR , na estatística da razão de verossimilhanças perfiladas modificadas via Cox e Reid (1987), LRm; e sua respectiva versão corrigida via DiCiccio e Stern (1994), LR m . Desse modo, os objetivos principais deste trabalho são obter um fator de correção de Bartlett para a estatística LRm na classe dos MNLSH e realizar um estudo de simulação para avaliar o desempenhos dos testes de hipóteses baseados na estatística da razão de verossimilhanças usual, LR, e nas estatísticas LR , LRm e LR m . Neste estudo de simulação avaliamos o comportamento dos quatro testes em questão com relação ao tamanho, poder e discrepância relativa de quantis em amostras de tamanhos finitos e pode-se observar que, de modo geral, o teste baseado na estatística LR m apresentou o melhor desempenho.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T13:25:58Z No. of bitstreams: 2 CD- Dissertação Thiago A. N. de Andrade.pdf: 787795 bytes, checksum: eccb193488aebfede11aa4dd03b03587 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T13:25:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 CD- Dissertação Thiago A. N. de Andrade.pdf: 787795 bytes, checksum: eccb193488aebfede11aa4dd03b03587 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CNPq / A classe de Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão (MLGSs) proposta por Dey et al. (1997), tem sido amplamente utilizada na modelagem de dados cuja variância da variável resposta excede o valor nominal predito no modelo. O principal objetivo da presente dissertação é a obtenção de um fator de correção de Bartlett, segundo a metodologia proposta por DiCiccio e Stern (1994), à estatística da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas proposta por Cox e Reid (1987) para o teste conjunto dos efeitos da dispersão nesta classe de modelos. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados com o objetivo de avaliar os desempenhos dos testes baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças usual (LR), razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas (LRpa) e razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas corrigida (LRc pa), no que se refere a tamanho e poder em amostras finitas. Os resultados numéricos obtidos favorecem o teste proposto nesta dissertação.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T12:46:16Z No. of bitstreams: 2 tese_larissa_final.pdf: 2339402 bytes, checksum: e15b164d91df893043954285fcb9f7e0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:46:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 tese_larissa_final.pdf: 2339402 bytes, checksum: e15b164d91df893043954285fcb9f7e0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Frequentemente temos interesse em realizar inferências, em um determinado modelo, envolvendo apenas alguns dos seus parâmetros. Tais inferências podem ser feitas através da função de verossimilhança perfilada. Contudo, alguns problemas podem surgir quando tratamos a função de verossimilhança perfilada como uma verossimilhança genuína. Com o objetivo de solucionar estes problemas, vários pesquisadores, dentre eles Barndorff-Nielsen (1983, 1994) e Cox & Reid (1987, 1992), propuseram modificações à função de verossimilhança perfilada. O principal objetivo deste trabalho é utilizar a verossimilhança perfilada e seus ajustes propostos por Barndorff-Nielsen (1983,1994) e Cox & Reid (1987,1992) no aperfeiçoamento de inferências para a distribuição Birnbaum-Saunders generalizada com núcleos normal e t de Student, na presença, ou não, de censura tipo II. Mais precisamente obtemos os estimadores de máxima verossimilhança relacionados às funções de verossimilhança perfilada e perfiladas ajustadas; calculamos os intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t e também apresentamos os testes da razão de verossimilhanças ajustados, o teste bootstrap paramétrico e o teste gradiente. Através de simulações de Monte Carlo avaliamos os desempenhos dos testes e dos estimadores pontuais e intervalares propostos. Os resultados evidenciam que tanto os testes quanto os estimadores baseados nas versões modificadas da verossimilhança perfilada possuem desempenho superior em pequenas amostras quando comparados com suas contrapartidas não modificadas. Adicionalmente, apresentamos alguns exemplos práticos para ilustrar tudo o que foi desenvolvido.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo621_1.pdf: 1193733 bytes, checksum: f9db08512a74fca408769399a3a8e887 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A presente dissertação trata da realização de inferências por teste de hipóteses no modelo de regressão beta, que é empregado na modelagem de dados que assumem continuamente valores no intervalo (0; 1) (Ferrari & Cribari-Neto, 2004; Simas, Barreto-Souza & Rocha, 2010). O foco do estudo reside na realização de inferências em pequenas amostras. São considerados os testes da razão de verossimilhanças, escore e Wald usuais, além de dois testes da razão de verossimilhanças corrigidos propostos por Ferrari & Pinheiro (2011) e versões bootstrap dos testes da razão de verossimilhanças, escore e Wald. Os desempenhos dos testes em amostras finitas são avaliados numericamente através de simulações de Monte Carlo. Tais simulações contemplam modelos de regressão beta com dispersão variável e consideram testes sobre os parâmetros que indexam o submodelo da média e também testes sobre os parâmetros que se encontram no submodelo da dispersão

A semeadora manual é uma ferramenta que, ainda nos dias de hoje, exerce um papel importante em diversos países do mundo que praticam a agricultura familiar e de conservação. Sua utilização é de grande importância devido a minimização do distúrbio do solo, exigências de trabalho no campo, maior produtividade sustentável entre outros fatores. De modo a avaliar e/ou comparar as semeadoras manuais existentes no mercado, diversos trabalhos têm sido realizados, porém considerando somente medidas de posição e dispersão. Neste trabalho é utilizada, como alternativa, uma metodologia para a comparação dos desempenhos das semeadoras manuais. Neste caso, estimou-se as probabilidades associadas a cada categoria de resposta e testou-se a hipótese de que essas probabilidades não variam para as semeadoras quando comparadas duas a duas, utilizando o teste da razão das verossimilhanças e o fator de Bayes nos paradigmas clássico e bayesiano, respectivamente. Por fim, as semeadoras foram agrupadas considerando, como medida de distância, a medida de divergência J-divergência na análise de agrupamento. Como ilustração da metodologia apresentada, são considerados os dados para a comparação de quinze semeadoras manuais de diferentes fabricantes analisados por Molin, Menegatti e Gimenez (2001) em que as semeadoras foram reguladas para depositarem exatamente duas sementes por golpe. Inicialmente, na abordagem clássica, foram comparadas as semeadoras que não possuíam valores nulos nas categorias de resposta, sendo as semeadoras 3, 8 e 14 as que apresentaram melhores comportamentos. Posteriormente, todas as semeadoras foram comparadas duas a duas, agrupando-se as categorias e adicionando as contantes 0,5 ou 1 à cada categoria de resposta. Ao agrupar categorias foi difícil a tomada de conclusões pelo teste da razão de verossimilhanças, evidenciando somente o fato da semeadora 15 ser diferente das demais. Adicionando 0,5 ou 1 à cada categoria não obteve-se, aparentemente, a formação de grupos distintos, como a semeadora 1 pelo teste diferiu das demais e apresentou maior frequência no depósito de duas sementes, o exigido pelo experimento agronômico, foi a recomendada neste trabalho. Na abordagem bayesiana, utilizou-se o fator de Bayes para comparar as semeadoras duas a duas, no entanto as conclusões foram semelhantes às obtidas na abordagem clássica. Finalmente, na análise de agrupamento foi possível uma melhor visualização dos grupos de semeadoras semelhantes entre si em ambas as abordagens, reafirmando os resultados obtidos anteriormente. / The manual planter is a tool that today still has an important role in several countries around the world, which practices family and conservation agriculture. The use of it has importance due to minimizing soil disturbance, labor requirements in the field, most sustainable productivity and other factors. In order to analyze and/or compare the commercial manual planters, several studies have been conducted, but considering only position and dispersion measures. This work presents an alternatively method for comparing the performance of manual planters. In this case, the probabilities associated with each category of response has estimated and the hypothesis that these probabilities not vary for planters when compared in pairs evaluated using the likelihood ratio test and Bayes factor in the classical and bayesian paradigms, respectively. Finally, the planters were grouped considering as a measure of distance, the divergence measure J-divergence in the cluster analysis. As an illustration of this methodology, the data from fifteen manual planters adjusted to deposit exactly two seeds per hit of different manufacturers analyzed by Molin, Menegatti and Gimenez (2001) were considered. Initially, in the classical approach, the planters without zero values in response categories were compared and the planters 3, 8 and 14 presents the better behavior. After, all the planters were compared in pairs, grouping categories and adding the constants 0,5 or 1 for each response category. Grouping categories was difficult making conclusions by the likelihood ratio test, only highlighting the fact that the planter 15 is different from others. Adding 0,5 or 1 for each category, apparently not obtained the formation of different groups, such as planter 1 which by the test differed from the others and presented more frequently the deposit of two seeds, required by agronomic experiment and recommended in this work. In the Bayesian approach, the Bayes factor was used to compare the planters in pairs, but the findings were similar to those obtained in the classical approach. Finally, the cluster analysis allowed a better idea of similar planters groups with each other in the both approaches, confirming the results obtained previously.

A semeadora manual é uma ferramenta que, ainda nos dias de hoje, exerce um papel importante em diversos países do mundo que praticam a agricultura familiar e de conservação. Sua utilização é de grande importância devido a minimização do distúrbio do solo, exigências de trabalho no campo, maior produtividade sustentável entre outros fatores. De modo a avaliar e/ou comparar as semeadoras manuais existentes no mercado, diversos trabalhos têm sido realizados, porém considerando somente medidas de posição e dispersão. Neste trabalho é utilizada, como alternativa, uma metodologia para a comparação dos desempenhos das semeadoras manuais. Neste caso, estimou-se as probabilidades associadas a cada categoria de resposta e testou-se a hipótese de que essas probabilidades não variam para as semeadoras quando comparadas duas a duas, utilizando o teste da razão das verossimilhanças e o fator de Bayes nos paradigmas clássico e bayesiano, respectivamente. Por fim, as semeadoras foram agrupadas considerando, como medida de distância, a medida de divergência J-divergência na análise de agrupamento. Como ilustração da metodologia apresentada, são considerados os dados para a comparação de quinze semeadoras manuais de diferentes fabricantes analisados por Molin, Menegatti e Gimenez (2001) em que as semeadoras foram reguladas para depositarem exatamente duas sementes por golpe. Inicialmente, na abordagem clássica, foram comparadas as semeadoras que não possuíam valores nulos nas categorias de resposta, sendo as semeadoras 3, 8 e 14 as que apresentaram melhores comportamentos. Posteriormente, todas as semeadoras foram comparadas duas a duas, agrupando-se as categorias e adicionando as contantes 0,5 ou 1 à cada categoria de resposta. Ao agrupar categorias foi difícil a tomada de conclusões pelo teste da razão de verossimilhanças, evidenciando somente o fato da semeadora 15 ser diferente das demais. Adicionando 0,5 ou 1 à cada categoria não obteve-se, aparentemente, a formação de grupos distintos, como a semeadora 1 pelo teste diferiu das demais e apresentou maior frequência no depósito de duas sementes, o exigido pelo experimento agronômico, foi a recomendada neste trabalho. Na abordagem bayesiana, utilizou-se o fator de Bayes para comparar as semeadoras duas a duas, no entanto as conclusões foram semelhantes às obtidas na abordagem clássica. Finalmente, na análise de agrupamento foi possível uma melhor visualização dos grupos de semeadoras semelhantes entre si em ambas as abordagens, reafirmando os resultados obtidos anteriormente. / The manual planter is a tool that today still has an important role in several countries around the world, which practices family and conservation agriculture. The use of it has importance due to minimizing soil disturbance, labor requirements in the field, most sustainable productivity and other factors. In order to analyze and/or compare the commercial manual planters, several studies have been conducted, but considering only position and dispersion measures. This work presents an alternatively method for comparing the performance of manual planters. In this case, the probabilities associated with each category of response has estimated and the hypothesis that these probabilities not vary for planters when compared in pairs evaluated using the likelihood ratio test and Bayes factor in the classical and bayesian paradigms, respectively. Finally, the planters were grouped considering as a measure of distance, the divergence measure J-divergence in the cluster analysis. As an illustration of this methodology, the data from fifteen manual planters adjusted to deposit exactly two seeds per hit of different manufacturers analyzed by Molin, Menegatti and Gimenez (2001) were considered. Initially, in the classical approach, the planters without zero values in response categories were compared and the planters 3, 8 and 14 presents the better behavior. After, all the planters were compared in pairs, grouping categories and adding the constants 0,5 or 1 for each response category. Grouping categories was difficult making conclusions by the likelihood ratio test, only highlighting the fact that the planter 15 is different from others. Adding 0,5 or 1 for each category, apparently not obtained the formation of different groups, such as planter 1 which by the test differed from the others and presented more frequently the deposit of two seeds, required by agronomic experiment and recommended in this work. In the Bayesian approach, the Bayes factor was used to compare the planters in pairs, but the findings were similar to those obtained in the classical approach. Finally, the cluster analysis allowed a better idea of similar planters groups with each other in the both approaches, confirming the results obtained previously.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T12:34:22Z No. of bitstreams: 2 José Sérgio Casé de Oliveira.pdf: 1717088 bytes, checksum: 91394789d8ecc6a45d75afc3abd4503c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T12:34:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 José Sérgio Casé de Oliveira.pdf: 1717088 bytes, checksum: 91394789d8ecc6a45d75afc3abd4503c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Esta dissertação tem por objetivo avaliar o poder do teste de má especificação proposto por Cribari-Neto & Lima (2007) em vários cenários que configuram má especificação do modelo de regressão beta, em particular: função de ligação incorreta, presença de outlier na amostra, omissão de variável regressora importante, estimação com dispersão constante quando o modelo verdadeiro possui dispersão variável (e vice-versa) e má especificação da distribuição da variável resposta. O desempenho do teste foi avaliado em modelos de regressão beta com dispersão fixa e variável. Adicionalmente, introduzimos um outro teste de má especificação, o qual também teve seu poder avaliado em diversos cenários de má especificação. O poder do teste proposto foi comparado ao do teste proposto por Cribari-Neto & Lima (2007). Os desempenhos dos testes em amostras finitas foram avaliados numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. Por fim, apresentamos algumas aplicações com dados reais.

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T18:30:37Z No. of bitstreams: 2 TESE Juliana Freitas Pires.pdf: 2036830 bytes, checksum: 9cf767526859054ed6878742b0a6047f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T18:30:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Juliana Freitas Pires.pdf: 2036830 bytes, checksum: 9cf767526859054ed6878742b0a6047f (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02 / Nesta tese, tratamos de refinamentos de inferências para as distribuições gaussiana inversa triparamétrica, Pareto generalizada e Lomax. Duas linhas de pesquisa são abordadas. A primeira, referente ao Capítulo 2, trata da derivação de expressões analíticas para os vieses dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da distribuição gaussiana inversa triparamétrica, possibilitando a obtenção de estimadores corrigidos, que, em princípio, são mais precisos que os não corrigidos. Estimadores com vieses corrigidos por bootstrap são também considerados. Adicionalmente, apresentamos diferentes tipos de intervalos de confiança. A segunda linha de pesquisa, referente aos Capítulos 3 e 4, aborda a derivação de ajustes para a função de verossimilhança perfilada das distribuições Pareto generalizada e Lomax, respectivamente, com o objetivo de melhorar a qualidade das inferências (estimadores de máxima verossimilhança e testes de hipóteses) acerca do parâmetro de forma dessas distribuições, considerando os demais parâmetros como parâmetros de perturbação. Adicionalmente, consideramos o teste da razão de verossimilhanças bootstrap. Os desempenhos dos estimadores e testes de hipóteses baseados nos refinamentos propostos foram avaliados numericamente e comparados às suas contrapartidas usuais através de estudos de simulação de Monte Carlo. Por fim, a utilidade dos refinamentos foi ilustrada através de aplicações a conjuntos de dados reais.