Verossimilhança perfilada nos modelos lineares generalizados com superdispersão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: ANDRADE, Thiago Alexandro Nascimento de
Orientador(a): CYSNEIROS, Audrey Helen Mariz de Aquino
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Correção de Bartlett
Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão
Razão de verossimilhanças
Verossimilhança perfilada
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12136
Resumo: A classe de Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão (MLGSs) proposta por Dey et al. (1997), tem sido amplamente utilizada na modelagem de dados cuja variância da variável resposta excede o valor nominal predito no modelo. O principal objetivo da presente dissertação é a obtenção de um fator de correção de Bartlett, segundo a metodologia proposta por DiCiccio e Stern (1994), à estatística da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas proposta por Cox e Reid (1987) para o teste conjunto dos efeitos da dispersão nesta classe de modelos. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados com o objetivo de avaliar os desempenhos dos testes baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças usual (LR), razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas (LRpa) e razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas corrigida (LRc pa), no que se refere a tamanho e poder em amostras finitas. Os resultados numéricos obtidos favorecem o teste proposto nesta dissertação.
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Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados com o objetivo de avaliar os desempenhos dos testes baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças usual (LR), razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas (LRpa) e razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas corrigida (LRc pa), no que se refere a tamanho e poder em amostras finitas. 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