Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo7226_1.pdf: 421955 bytes, checksum: 579902969dede05f55174abd1bd418d2 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2006 / O modelo de regressão Beta possui grande aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções e, tal como nos demais modelos de regressão, também são requeridos métodos que determine qual o melhor modelo. A presente dissertação tem como objetivo principal implementar e avaliar o desempenho de diferentes critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão Beta. Para tal, mediante diferentes estudos de simulações de Monte Carlo, analisamos alguns critérios selecionados levando em consideração suas propriedades assintóticas, os quais foram obtidos por meio da função de máxima verossimilhança. Os resultados das simulações revelaram que os desempenhos dos referidos critérios dependem da especificação do modelo e também do tamanho da amostra. Apresentamos ainda uma aplicação relacionada ao índice de Desenvolvimento Humano, que é uma variável adequada à modelagem em estudo, visto que seus valores variam no intervalo (0,1). Nesta aplicação, observamos que com a amostra de todos os municípios da região Nordeste os diferentes critérios utilizados selecionaram o mesmo modelo
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6426 |
Date | January 2006 |
Creators | Teresa Freire Torres, Silvia |
Contributors | Giampaoli, Viviana |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0129 seconds