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Verossimilhança perfilada nos modelos lineares generalizados com superdispersão

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T13:25:58Z
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Previous issue date: 2013 / CNPq / A classe de Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão (MLGSs)
proposta por Dey et al. (1997), tem sido amplamente utilizada na modelagem
de dados cuja variância da variável resposta excede o valor nominal predito
no modelo. O principal objetivo da presente dissertação é a obtenção de um
fator de correção de Bartlett, segundo a metodologia proposta por DiCiccio
e Stern (1994), à estatística da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas
proposta por Cox e Reid (1987) para o teste conjunto dos efeitos da
dispersão nesta classe de modelos. Estudos de simulação de Monte Carlo foram
realizados com o objetivo de avaliar os desempenhos dos testes baseados
nas estatísticas da razão de verossimilhanças usual (LR), razão de verossimilhanças
perfiladas ajustadas (LRpa) e razão de verossimilhanças perfiladas
ajustadas corrigida (LRc
pa), no que se refere a tamanho e poder em amostras
finitas. Os resultados numéricos obtidos favorecem o teste proposto nesta
dissertação.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12136
Date31 January 2013
CreatorsANDRADE, Thiago Alexandro Nascimento de
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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