Análise de influência para a distribuição Dirichlet

Abstract

Modelagem de dados restritos ao intervalo (0,1) é muito comum na prática. Para modelar dados desta natureza podemos fazer uso da distribuição beta. Contudo, quando o interesse é estudar conjuntamente variáveis que estão compreendidas no intervalo (0,1) e trabalhar com modelos multivariados, uma distribuição útil é a Dirichlet, que é uma generalização da distribuição beta. Nesta dissertação avaliamos a influência local através da curvatura normal conforme para dados correspondentes a variáveis independentes e identicamente distribuídas (i.i.d.) segundo a distribuição Dirichlet. A metodologia da curvatura normal conforme foi proposta por Poon & Poon (1999) para avaliar medidas de influência segundo pequenas perturbações nos dados ou no modelo é considerada no contexto da distribuição Dirichlet. Consideramos dois esquemas de perturbação, um em que uma das componentes é modificada através das formas aditiva e multiplicativa e outro em que perturbamos a log-verossimilhança de forma multiplicativa. Após analisarmos as observações influentes através de tais medidas, comparamos as estimativas dos parâmetros da distribuição Dirichlet quando todas as observações estão presentes nos dados com as estimativas desses parâmetros ao retirarmos uma observação influente com o intuito de verificar o impacto causado nas estimativas