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Técnicas de diagnóstico nos modelos lineares generalizados com superdispersão

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T12:27:53Z
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Previous issue date: 2013 / CAPES / No contexto de modelos de regressão, em alguns casos é comum o fenô-
meno da superdispersão, que ocorre quando a variância observada dos dados
excede aquela prevista por um modelo. Assim, Dey et al. (1997) desenvolveram
os modelos lineares generalizados com superdispersão (MLGSs), considerando
um modelo de regressão adicional para o parâmetro de dispersão,
que é incorporado na função de variância. Desta forma, os MLGSs permitem
modelar, simultaneamente, a média e a dispersão no contexto dos modelos
lineares generalizados (MLGs) de Nelder e Wedderburn, 1972. Além disso,
os MLGSs caracterizam-se por ser uma classe de modelos mais geral que os
modelos lineares generalizados duplos (Smyth, 1989). Nesta dissertação são
propostas técnicas de diagnósticos para os MLGSs, sendo desenvolvidas as
técnicas de alavancagem generalizada, análise de resíduos, in uência global,
como também o método de in uência local, este avaliado sob três esquemas
de perturbação. Por m, é apresentada uma análise grá ca por meio de dados
simulados.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12115
Date31 January 2013
CreatorsRodrigues, Heloisa de Melo
ContributorsCysneiros, Audrey Helen Mariz de Aquino
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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