dc.contributorCYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
dc.creatorFORERO, Sébastien Lozano
dc.date2016-02-16T17:11:02Z
dc.date2016-02-16T17:11:02Z
dc.date2015-06-25
dc.identifierhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15165
dc.descriptionOs Modelos em Série de Potência não-Lineares Generalizados (MSPNLGs), introduzidos em Cordeiro et al. (2009), são apresentados como uma alternativa para a análise de regressão de dados de contagem, generalizando os modelos tradicionais, como o Consul, Poisson generalizada, binomial negativa generalizada, entre outros. Nesta dissertação, versões modificadas (via Bartlett (1937) e Rocke (1989)) das estatísticas da razão de verosimilhanças e razão de verossimilhanças bootstrap, respectivamente, são apresentadas para testes de hipóteses nesta classe de modelos. Simulações de Monte Carlo mostram que os testes baseados nas versões modificadas das estatísticas da razão de verossimilhanças e razão de verossimilhanças bootstrap exibem melhores desempenhos em amostras finitas, superando os testes originais (sem correção). Além disso, técnicas de diagnóstico são propostas para os MSPNLGs, a saber: resíduos, alavancagem generalizada, influência global, e influência local. Finalmente, um conjunto de dados reais é utilizando para avaliar as metodologias desenvolvidas tanto em técnicas de diagnóstico como em aperfeiçoamento de testes.
dc.descriptionFACEPE
dc.descriptionThe Power Series Generalized nonlinear Models (PSGNLMs), introduced in Cordeiro et al. (2009), are presented as a prominent option to deal with counting regression models, generalizing well known models as the Consul, the generalized Poisson and the generalized negative binomial, among others. In this work, modified versions (via Bartlett (1937) and Rocke (1989)) of the likelihood ratio and bootstrap likelihood ratio test statistics, respectively, are presented for hypothesis testing in this class of models. Monte Carlo simulations show that tests based on modified versions of the likelihood test statistic exhibit better performance in finite samples, exceeding the original tests (uncorrected). Furthermore, diagnostic techniques are proposed for the MSPNLGs, namely: residuals, generalized leverage, global influence, and local influence. Finally, a real data set is used in order to assess the developed techniques in both areas, influence diagnostic and hypothesis testing.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
dc.publisherUFPE
dc.publisherBrasil
dc.publisherPrograma de Pos Graduacao em Estatistica
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectEstatística matemática
dc.subjectAnálise de regressão
dc.titleTeste de razão de verossimilhanças Bootstrap e técnicas de diagnóstico em modelos em séries de potências não-lineares generalizados
dc.typemasterThesis


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