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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17531
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Título : | Um teste baseado em influência local para avaliar qualidade do ajuste em modelos de Regressão Beta |
Autor : | RIBEIRO, Terezinha Késsia de Assis |
Palabras clave : | Modelo de Regressão Beta; Teste de hipóteses; Qualidade do ajuste; Bootstrap; Beta Regression Model; Hypothesis Test; Goodness of Fit.; Bootstrap |
Fecha de publicación : | 12-feb-2016 |
Editorial : | Universidade Federal de Pernambuco |
Resumen : | A 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. |
URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17531 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Estatística |
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