Refinamento para testes de hipóteses em modelos espaciais lineares Gaussianos com repetições

Nesta tese, tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos espaciais lineares gaussianos com repetições. Nós obtivemos um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças baseado na verossimilhança perfilada modificada proposta por Cox e Reid (1987). Além d...

Full description

Main Author: SANTOS, Rodrigo Gonçalves dos
Other Authors: CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
Format: doctoralThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2020
Subjects:
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37967
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Summary: Nesta tese, tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos espaciais lineares gaussianos com repetições. Nós obtivemos um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças baseado na verossimilhança perfilada modificada proposta por Cox e Reid (1987). Além disso, desenvolvemos novos ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças com base nos trabalhos de Skovgaard (SKOVGAARD et al., 1996; SKOVGAARD, 2001). Um outro teste de hipóteses em modelos lineares gaussianos com repetições foi apresentado, com o intuito de averiguar se a parte espacial do modelo é relevante, utilizando os desenvolvimentos dos ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças com base nos trabalhos de Skovgaard. Estudos de simulação de Monte Carlo foram considerados para avaliar e comparar numericamente o desempenho dos testes propostos nesta tese, assim como o teste da razão de verossimilhanças tradicional e sua versão original corrigida por Bartlett (DE BASTIANI, 2016), em amostras finitas. Ademais, um exemplo utilizando dados reais foi ilustrado com o objetivo de utilizar todas as ferramentas apresentadas na tese.