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Diagnóstico baseado na influência local conforme para os modelos de regressão Birnbaum-Saunders e senh-normal. / Diagnosis based on local influence conforms to the Birnbaum-Saunders and senh-normal regression models.

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JOSÉ IRAPONIL COSTA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2008..pdf: 699592 bytes, checksum: 5198d2760970321e3eefbeceb3ae9266 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-19T17:20:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
JOSÉ IRAPONIL COSTA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2008..pdf: 699592 bytes, checksum: 5198d2760970321e3eefbeceb3ae9266 (MD5)
Previous issue date: 2008-09 / O método de influência local proposto por Cook (1986) é uma importante ferramenta
na análise da influência conjunta das observações nos resultados de um ajuste de
regressão. Esta técnica tem como objetivo principal avaliar mudanças nos resultados
da análise quando pequenas perturbações são incorporadas ao modelo e/ou aos dados.
Se essas perturbações causarem efeitos desproporcionais nas estimativas, pode ser indí
io de que o modelo está mal ajustado ou que possam existir afastamentos sérios das
suposições feitas para o mesmo. Apesar do método baseado na curvatura normal proposto por Cook (1986) ser de grande utilidade, este possui alguns in convenientes. Por
exemplo, a curvatura normal pode tomar qualquer valor real e não é invariante sob uma
mudança uniforme de escala. Neste trabalho, estudamos a influência local conforme, proposto por Poon & Poon (1999) em modelos de regressão, que tem como objetivo contornar estes inconvenientes. Mais especificamente, aplicamos esta técnica de diagnóstico para os modelos de regressão log-Birnbaum-Saunders e derivamos as matrizes apropriadas para obter a influência local nos parâmetros estimados de um modelo mais geral, o modelo de regressão senh-normal. Finalmente, ilustramos a teoria desenvolvida em conjuntos de dados reais. / The method of local influence proposed by Cook (1986) is an important tool in
the analysis of the joint influence of the observations in the results of a regression fit.
This technique has as main goal to evaluate hanges in the results of the analysis when
small perturbations are incorporated the model and/or to the data. If these perturbations
would cause non proportion effect it can be indication of that the model is badly
fitted or that possible departures from the assunptions made for this model an exist.
Although the method based on normal curvature proposed by Cook (1986) has been
demonstrated to be very useful, this possesses some issues. For example, the normal
curvature may take any value and it is not invariant under a uniform hange of scale.
In this work, we study the conformal local influence, proposed by Poon & Poon (1999)
in regression models, that has as objective to address these issues. More specifically , we apply this technique of diagnostic for log-Birnbaum-Saunders regression models and
we derive matrices appropriate to obtain the conformal local influence in the estimated
parameters of a more general model, the senh-normal regression model. Finally, we
consider empiritical examples with real data to illustrate the theory developed.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/1203
Date19 July 2018
CreatorsLIMA, José Iraponil Costa.
ContributorsSILVA, Michelli Karinne Barros da., SANCHEZ, Victor Eliseo Leiva., SOUZA, Francisco Antonio Morais de.
PublisherUniversidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA, UFCG, Brasil, Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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