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Modelos Não Lineares Generalizados com Superdispersão

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T14:03:12Z
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Previous issue date: 2013 / CAPES / Dey et al. (1997) propuseram uma classe de modelos que permite a introdução de um segundo
parâmetro que controla a variância independentemente da média através de um modelo
de regressão, chamada modelos lineares generalizados com superdispersão. Nesta tese, estendemos
a classe de modelos proposta por Dey et al. (1997) permitindo que as funções de ligações
da média e da dispersão possam ser funções não lineares obtendo expressões matriciais para os
fatores de correção Bartlett e tipo-Bartlett para as estatísticas da razão da verossimilhanças e
escore, respectivamente, na classe dos modelos não lineares generalizados com superdispersão
(MNLGSs). Foi realizado um estudo de simulação para avaliar os desempenhos dos testes baseados
nas estatísticas da razão de verossimilhanças e escore com suas respectivas versões corrigidas
(Bartlett e tipo-Bartlett) com relação ao tamanho e poder em amostras de tamanhos finitos.
Propomos também técnicas de diagnósticos para os MNLGSs, tais como: Alavancagem generalizada,
Distância de Cook e Influência local. Finalmente, um conjunto de dados reais é utilizado
para avaliar nossos resultados teóricos

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12148
Date31 January 2013
CreatorsTerra, Maria Lídia Coco, Cysneiros, Audrey Helen A
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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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