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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6653
Title: Verossimilhança perfilada nos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos
Authors: Correia de Araújo, Mariana
Keywords: Verossimilhança perfilada modificada; Teste da razão de verossimilhanças; Correção de Bartlett
Issue Date: 31-Jan-2012
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Correia de Araújo, Mariana; Helen Mariz de Aquino Cysneiros, Audrey. Verossimilhança perfilada nos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos. 2012. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2012.
Abstract: Nesta dissertação abordamos o desempenho do teste da razão de verossimilhanças usual e suas versões modificadas em pequenas amostras na classe dos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos (MNLSH), mais especificamente, nos modelos t􀀀Student com 4 graus de liberdade e Exponencial potência com parâmetro de forma k = 0; 3. Além do teste usual, são considerados os testes baseados na estatística da razão de verossimilhanças corrigida via Bartlett (1937), LR, na estatística da razão de verossimilhanças perfiladas modificadas via Cox e Reid (1987), LRm; e sua respectiva versão corrigida via DiCiccio e Stern (1994), LRm. Desse modo, os objetivos principais deste trabalho são obter um fator de correção de Bartlett para a estatística LRm na classe dos MNLSH e realizar um estudo de simulação para avaliar o desempenhos dos testes de hipóteses baseados na estatística da razão de verossimilhanças usual, LR, e nas estatísticas LR, LRm e LRm . Neste estudo de simulação avaliamos o comportamento dos quatro testes em questão com relação ao tamanho, poder e discrepância relativa de quantis em amostras de tamanhos finitos e pode-se observar que, de modo geral, o teste baseado na estatística LRm apresentou o melhor desempenho
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6653
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Estatística

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