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Detectando má especificação em regressão beta

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T12:34:22Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12120
Date31 January 2013
CreatorsOliveira, José Sérgio Casé de
ContributorsCribari Neto, Francisco
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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