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Previous issue date: 2005 / A modelagem estatística sob a suposição de erros normalmente distribuídos pode ser altamente influenciada por observações extremas, o que motiva o estudo de técnicas de regressão mais robustas frente a este tipo de observações. Como uma alternativa, podem ser considerados modelos em que a distribuição assumida para o erro pertence à classe simétrica. Estes modelos são chamados de modelos simétricos de regressão. Neste trabalho, estudamos analiticamente e através de simulações de Monte Carlo as propriedades estatísticas de dois tipos de resíduos propostos: componente desvio e quantal para os modelos simétricos de regressão com componentes sistemáticas não-lineares. Além disso, desenvolvemos métodos de diagnóstico usando o enfoque de influência global. Neste sentido, propomos algumas medidas tais como distância de Cook, estatística W-K, aproximação a um passo, afastamento da verossimilhança e alguns métodos gráficos
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6489 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Hernando Vanegas Penagos, Luis |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| 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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