masterThesis
Verossimilhança perfilada nos modelos lineares generalizados com superdispersão
Registro en:
Autor
ANDRADE, Thiago Alexandro Nascimento de
Institución
Resumen
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. CNPq