Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T19:26:48Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
TESE_FINAL_SEM_ASSINATURA.pdf: 1375200 bytes, checksum: 455de35228d8570ecb6cb722f53fcb85 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T19:26:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
TESE_FINAL_SEM_ASSINATURA.pdf: 1375200 bytes, checksum: 455de35228d8570ecb6cb722f53fcb85 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-26 / CAPES / Nesta tese desenvolvemos técnicas de diagnóstico nos Modelos Parcialmente Lineares Aditivos Generalizados (MPLAG) (ver Lian et al., 2014) para dados correlacionados com distribuição marginal pertencente a` família exponencial, em que a média depende de componentes paramétricos e não paramétricos. Adicionalmente, propomos equações para estimação conjunta dos efeitos fixos e parâmetros de correlação. Desenvolvemos o processo de estimação conjunta dos parâmetros e estimadores “naive” e “robustos” dos erros-padrão dos estimadores são propostos. São desenvolvidas medidas de alavancagem, análise de resíduos e análise de influência local baseada na curvatura normal sob diferentes cenários de perturbação. Três tipos de resíduos são derivados e um estudo de simulação é realizado para verificar propriedades empíricas dos resíduos propostos e dos estimadores dos efeitos fixos. Gráficos de quantis normais com envelopes simulados são utilizados para investigar a adequabilidade dos modelos ajustados sob a suposição de uma distribuição marginal pertencente a família exponencial e aplicações a dados reais são apresentadas / In this thesis we developed diagnostic techniques on Generalized Additive Partial Linear
Models (GAPLM) (see Lian et al., 2014) for correlated data with marginal distribution
on the exponential family, where the mean depends on parametric and non-parametric
components. In addition, we propose equations for joint estimation of fixed effects and
correlation parameters. We developed the joint parameter estimation process and “naive”
and “robust” estimators for the standard-errors of the estimators are proposed. Leverage
measures, residual analysis and local influence analysis based on the normal curvature
under different perturbation scenarios are developed. Three types of residuals are derived
and a simulation study is conducted to verify empirical properties of the proposed residuals
and the fixed effects estimators. Normal quantile graphics with simulated envelopes
are used to investigate the fitted models adequacy under the assumption of a marginal
distribution on the exponential family and applications to real data are presented.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17308 |
Date | 26 February 2016 |
Creators | MANGHI, Roberto Ferreira |
Contributors | CYSNEIROS, Francisco José de Azevêdo |
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/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0015 seconds