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DISSERTAÇÃO Yuri Alves de Araújo.pdf: 758815 bytes, checksum: d5dcd9d661e8145ae2ace6d8e4d10444 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T22:34:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DISSERTAÇÃO Yuri Alves de Araújo.pdf: 758815 bytes, checksum: d5dcd9d661e8145ae2ace6d8e4d10444 (MD5)
Previous issue date: 2017-02-20 / CAPES / Os modelos de regressão são amplamente utilizados quando desejamos avaliar o comportamento de uma ou mais características de interesse (variáveis respostas), em função de outras características observadas (variáveis explicativas). No entanto, os modelos usuais em geral são bastante restritivos e, naturalmente, ocorre uma busca por modelos cada vez mais flexíveis. Neste contexto, Dey et al. (1997) propõem uma classe de modelos lineares generalizados superdispersados, os quais tem a capacidade de controlar a vari-abilidade modelando também sua dispersão de forma independente de sua média. Por outro lado, classes de modelos semiparamétricos estão cada vez mais relevantes na literatura, visto que estes apresentam grande flexibilidade na relação entre a variável resposta e suas correspondentes variáveis explicativas. Nesta dissertação estendemos a classe de modelos superdispersados propostos por Dey et al. (1997) para o âmbito semiparamétrico, ao considerar que a média e a dispersão da variável resposta dependem de componentes paramétricos não lineares e de componentes não paramétricos. Propomos um processo de estimação conjunto dos parâmetros do modelo, e adicionalmente, um critério para a seleção dos parâmetros associados à suavidade das funções não paramétricas. Desenvolvemos técnicas de diagnóstico baseadas em medidas de alavancagem, análise de resíduos e influência local. Na análise de influência local, foram considerados três esquemas de perturbação: perturbação na variável resposta, perturbação nos preditores e ponderação de casos. Por fim, foram realizadas implementações computacionais das técnicas de diagnóstico com o auxilio do software R, as quais são relacionadas com propostas de aplicações práticas envolvendo análise de dados reais. / Regression models are widely used when we want to evaluate the behavior of one or more characteristics of interest (response variables), according to other observed charac-teristics (explanatory variables). However, usual models are so restrictive and, naturally, a search for models is becoming increasingly flexible. In this context, Dey et al. (1997) proposed a class of overdispersed generalized linear models, which has the capacity to controls variability the also modeling a dispersion independently of the mean. On the other hand, are increasingly relevant in literature, since they have great flexibility in the rela-tionship between the response variable and their corresponding explanatory variables. In this work, we extend to the class of models proposed by Dey et al. (1997) for semiparame-tric context, considering that the mean and the dispersion for response variable depend on nonlinear parametric components and nonparametric components. We propose the joint parameter estimation process, and in addition, a selection criteria for the smooth param-eters associated with nonparametric functions. We develop diagnostic techniques based on leverage measures, residuals analisys and local influence under different perturbation schemes. Finally, applications to real data are presented.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/24575 |
| Date | 20 February 2017 |
| Creators | ARAÚJO, Yuri Alves de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/3295616000667012, CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Estatistica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| 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 |
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