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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17531

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dc.contributor.advisorOSPINA, Patrícia Leone Espinheira-
dc.contributor.authorRIBEIRO, Terezinha Késsia de Assis-
dc.date.accessioned2016-07-26T12:10:38Z-
dc.date.available2016-07-26T12:10:38Z-
dc.date.issued2016-02-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17531-
dc.description.abstractA classe de modelos de regressão beta introduzida por Ferrari & Cribari-Neto (2004) é muito útil para modelar taxas e proporções. O modelo proposto pelos autores é baseado na suposição de que a variável resposta tem distribuição beta com uma parametrização que é indexada pela média e por um parâmetro de precisão. Após a construção de um modelo de regressão é de extrema importância realizar a análise de diagnóstico, objetivando verificar possíveis afastamentos das suposições feitas para o modelo apresentado, bem como detectar possíveis observações que causem influência desproporcional nas estimativas dos parâmetros. A análise de influência local introduzida por Cook (1986) é uma abordagem que objetiva avaliar a influência das observações. Com base no método de influência local, Zhu & Zhang (2004) propuseram um teste de hipóteses para detectar o grau de discrepância entre o modelo suposto e o modelo subjacente do qual dos dados são gerados. Nesse trabalho, foi densenvolvido esse teste para o modelo de regressão beta com dispersão fixa e variável, como também, foram propostos um melhoramento nesse teste baseados na metodologia bootstrap e um novo teste, também com base em influência local, mas considerando outro esquema de perturbação, a perturbação no parâmetro de precisão no modelo de regressão beta com dispersão fixa. O desempenho desses testes foram avaliados com base no tamanho e poder. Por fim, aplicamos a teoria desenvolvida a um conjunto de dados reais.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPEspt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectModelo de Regressão Betapt_BR
dc.subjectTeste de hipótesespt_BR
dc.subjectQualidade do ajustept_BR
dc.subjectBootstrappt_BR
dc.subjectBeta Regression Modelpt_BR
dc.subjectHypothesis Testpt_BR
dc.subjectGoodness of Fit.pt_BR
dc.subjectBootstrappt_BR
dc.titleUm teste baseado em influência local para avaliar qualidade do ajuste em modelos de Regressão Betapt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSILVA, Michelli Karinne Barros dapt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6003221240948405pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5451260154742484pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Estatisticapt_BR
dc.description.abstractxThe class of beta regression models introduced by Ferrari & Cribari-Neto (2004) is very useful for modelling rates and proportions. The proposed model by the authors is based on the assumption that the response variable is beta distributed with indexed by mean and dispersion parameters. After fitting a regression model is very important to carry out the diagnostic analysis in sense that, verifying possible deviations of the model assumptions, as well as detect possible observations that cause disproportionate influence on the parameter estimates. The local influence analysis introduced by Cook (1986) is an approach that objective assess the influence of observations. Based on local influence method, Zhu & Zhang (2004) proposed a hypothesis test to detect the degree of discrepancy between the supposed model and the underlying model from which the data is generated. In this work, was developed this test for the beta regression model with fixed and varying dispersion, as well as, we proposed in addition, an improvement of this test based on bootstrap methodology and a new test, also based on local influence, but considering other perturbation scheme, the perturbation of the precision parameter in beta regression model with fixed dispersion. The performance of these tests were evaluated based on size and power. Finally, we applied the theory developed to a set of real data.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Estatística

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