| dc.contributor | Fundação Araucária | pt-BR |
| dc.creator | RENAN Jacob Carvalho; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Apucarana, Paraná, Brasil | |
| dc.creator | THIAGO Gentil Ramires; Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR | |
| dc.creator | ANA Júlia Righetto; Instituto Agronômico do Paraná | |
| dc.creator | LUIZ Ricardo Nakamura; Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC | |
| dc.date | 2020-11-16 10:05:04 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-07T18:08:25Z | |
| dc.date.available | 2022-12-07T18:08:25Z | |
| dc.identifier | https://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2020/paper/view/6031 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5307411 | |
| dc.description | Neste artigo, apresentamos uma discussão sobre modelos de regressão, especialmente aqueles pertencentes a classe de localização. A principal motivação desta pesquisa é mostrar que, mesmo usando simples distribuições que algumas vezes não são assim flexível, podemos obter melhores resultados quando comparados com distribuições complexas. Para melhorar os modelos, estamos adotando o aditivo generalizado modelos para localização, escala e estrutura de forma, o que permite vários parâmetros (características) dos modelos probabilísticos, como média, moda, variância e outros. Lidar com efeitos não lineares, funções suaves, tais como splines penalizadas, são incorporadas no estruturas de regressão. No final, as comparações são feitas usando três conjuntos de dados reais, mostrando que modelos probabilísticos simples e interpretáveis são preferíveis, ao usar um mais complexo estrutura de regressão, do que modelos probabilísticos complexos. | pt-BR |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | pt-BR |
| dc.rights | Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:<br /> <strong>a)</strong> Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licença Creative Commons-Attribution</a>, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>b)</strong> Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subsequente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>c)</strong> Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. | |
| dc.source | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | 0 |
| dc.subject | Matemática; Probabilidade; Estatística | pt-BR |
| dc.subject | Regressão; Splines penalizadas; Modelos probabilísticos | pt-BR |
| dc.title | Cuidados ao lidar com modelos de locação: Uma perspectiva GAMLSS | 0 |
| dc.type | Documento avaliado pelos pares | pt-BR |
