Cover Image

Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados

Os modelos lineares generalizados superdispersados (MLGS), propostos por Dey et al. (1997), permitem que tanto a média quanto a dispersão sejam modeladas simultaneamente no contexto dos modelos lineares generalizados. Os MLGS são muito úteis para modelar a dispersão quando a variância da variável re...

Full description

Main Author: SANTOS, Joas Silva dos
Other Authors: CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2019
Subjects:
Estatística
Teste gradiente
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35326
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id ir-123456789-35326
recordtype dspace
spelling ir-123456789-353262019-11-26T05:11:19Z Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados SANTOS, Joas Silva dos CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino http://lattes.cnpq.br/3998301396447088 http://lattes.cnpq.br/3295616000667012 Estatística Teste gradiente Os modelos lineares generalizados superdispersados (MLGS), propostos por Dey et al. (1997), permitem que tanto a média quanto a dispersão sejam modeladas simultaneamente no contexto dos modelos lineares generalizados. Os MLGS são muito úteis para modelar a dispersão quando a variância da variável resposta excede a variância nominal predita pelo modelo. Esta dissertação tem três objetivos. O primeiro, é reunir resultados importantes sobre correções de Bartlett e tipo-Bartlett para os testes da razão de verossimilhanças e escore nos MLGS, propostos na literatura. O segundo, é a obtenção de um fator de correção tipo-Bartlett, em notação matricial, à estatística gradiente para testar simultaneamente ou separadamente os efeitos da média e da dispersão. A estatística gradiente corrigida tem distribuição qui-quadrado até um erro de ordem n⁻¹ sob a hipótese nula. O terceiro, é apresentar resultados de simulação para averiguar o efeito das correções nos MLGS, no que tange ao tamanho e poder, em amostras finitas. CAPES The overdispersed generalized linear models (OGLMs) allow, in general, that the mean and the dispersion to be modeled simultaneously in the context of generalized linear models. The OGLMs are very useful for modeling the dispersion when the variance of the response variable exceeds the nominal variance predicted by the model. This dissertation has three purposes. The first purpose is to describe important results on Bartlett and Bartlett-type corrections to the likelihood ratio and score statistics in OGLMs, proposed in the literature. The second purpose is to obtain a Bartlett-type correction factor to the gradient statistic, in matrix notation, for simultaneously and separately testing the effect of the mean and the dispersion. The corrected statistic gradient has a chi-square distribution up to an error of order n⁻¹ under the null hypothesis. The third purpose is to present simulation results in order to evaluate the effect of the corrections in OGLMs, in terms of size and power, in finite-sample. 2019-11-25T20:28:39Z 2019-11-25T20:28:39Z 2019-07-31 masterThesis SANTOS, Joas Silva dos. Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados. 2019. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2019. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35326 por embargoedAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Estatistica
institution REPOSITORIO UFPE
collection REPOSITORIO UFPE
language por
topic Estatística
Teste gradiente
spellingShingle Estatística
Teste gradiente
SANTOS, Joas Silva dos
Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
description Os modelos lineares generalizados superdispersados (MLGS), propostos por Dey et al. (1997), permitem que tanto a média quanto a dispersão sejam modeladas simultaneamente no contexto dos modelos lineares generalizados. Os MLGS são muito úteis para modelar a dispersão quando a variância da variável resposta excede a variância nominal predita pelo modelo. Esta dissertação tem três objetivos. O primeiro, é reunir resultados importantes sobre correções de Bartlett e tipo-Bartlett para os testes da razão de verossimilhanças e escore nos MLGS, propostos na literatura. O segundo, é a obtenção de um fator de correção tipo-Bartlett, em notação matricial, à estatística gradiente para testar simultaneamente ou separadamente os efeitos da média e da dispersão. A estatística gradiente corrigida tem distribuição qui-quadrado até um erro de ordem n⁻¹ sob a hipótese nula. O terceiro, é apresentar resultados de simulação para averiguar o efeito das correções nos MLGS, no que tange ao tamanho e poder, em amostras finitas.
author2 CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
format masterThesis
author SANTOS, Joas Silva dos
author_sort SANTOS, Joas Silva dos
title Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
title_short Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
title_full Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
title_fullStr Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
title_full_unstemmed Correção tipo-Bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
title_sort correção tipo-bartlett à estatística gradiente nos modelos lineares generalizados superdispersados
publisher Universidade Federal de Pernambuco
publishDate 2019
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35326
_version_ 1661517255947583488
score 13.657419

Similar Items