masterThesis
Detectando má especificação em regressão beta
Registro en:
Autor
Oliveira, José Sérgio Casé de
Institución
Resumen
Esta dissertação tem por objetivo avaliar o poder do teste de má especificação proposto por
Cribari-Neto & Lima (2007) em vários cenários que configuram má especificação do modelo
de regressão beta, em particular: função de ligação incorreta, presença de outlier na amostra,
omissão de variável regressora importante, estimação com dispersão constante quando o modelo
verdadeiro possui dispersão variável (e vice-versa) e má especificação da distribuição da
variável resposta. O desempenho do teste foi avaliado em modelos de regressão beta com
dispersão fixa e variável.
Adicionalmente, introduzimos um outro teste de má especificação, o qual também teve
seu poder avaliado em diversos cenários de má especificação. O poder do teste proposto foi
comparado ao do teste proposto por Cribari-Neto & Lima (2007).
Os desempenhos dos testes em amostras finitas foram avaliados numericamente por meio
de simulações de Monte Carlo. Por fim, apresentamos algumas aplicações com dados reais. CAPES