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Nonnested hypothesis testing inference in regression models for rates and proportions

Submitted by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-05-07T21:17:28Z
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DISSERTAÇÃO Olivia Lizeth Leal Alturo.pdf: 2450256 bytes, checksum: 8d29b676eaffcb3c5bc1b78a8611b9f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T21:17:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DISSERTAÇÃO Olivia Lizeth Leal Alturo.pdf: 2450256 bytes, checksum: 8d29b676eaffcb3c5bc1b78a8611b9f8 (MD5)
Previous issue date: 2017-02-16 / Existem diferentes modelos de regressão que podem ser usados para modelar taxas, proporções e outras variáveis respostas que assumem valores no intervalo unitário padrão, (0,1). Quando só uma classe de modelos de regressão é considerada, a seleção do modelos pode ser baseada nos testes de hipóteses usuais. O objetivo da presente dissertação é apresentar e avaliar numericamente os desempenhos em amostras imitas de testes que podem ser usados quando há dois ou mais modelos que são plausíveis, são não-encaixados e pertencem a classes de modelos de regressão distintas. Os modelos competidores podem diferir nos regressores que utilizam, nas funções de ligação e/ou na distribuição assumida para a variável resposta. Através de simulações de Monte Cario nós estimamos as taxas de rejeição nulas e não-nulas dos testes sob diversos cenários. Avaliamos também o desempenho de um procedimento de seleção de modelos. Os resultados mostram que os testes podem ser bastante úteis na escolha do melhor modelo de regressão quando a variável resposta assume valores no intervalo unitário padrão. / There are several different regression models that can be used with rates, proportions and other continuous responses that assume values in the standard unit interval, (0,1). When only one class of models is considered, model selection can be based on standard hypothesis testing inference. In this dissertation, we develop tests that can be used when the practitioner has at his/her disposal more than one plausible model, the competing models are nonnested and possibly belong to different classes of models. The competing models can differ in the regressors they use, in the link functions and even in the response distribution. The finite sample performances of the proposed tests are numerically eval-uated. We evaluate both the null and nonnull behavior of the tests using Monte Cario simulations. The results show that the tests can be quite useful for selecting the best regression model when the response assumes values in the standard unit interval.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/24573
Date16 February 2017
CreatorsLEAL ALTURO, Olivia Lizeth
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/2225977664095899, CRIBARI NETO, Francisco
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Estatistica, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageEnglish
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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