Detectando má especificação em regressão beta
Ano de defesa: | 2013 |
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Universidade Federal de Pernambuco
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Resumo: | Esta dissertação tem por objetivo avaliar o poder do teste de má especificação proposto por Cribari-Neto & Lima (2007) em vários cenários que configuram má especificação do modelo de regressão beta, em particular: função de ligação incorreta, presença de outlier na amostra, omissão de variável regressora importante, estimação com dispersão constante quando o modelo verdadeiro possui dispersão variável (e vice-versa) e má especificação da distribuição da variável resposta. O desempenho do teste foi avaliado em modelos de regressão beta com dispersão fixa e variável. Adicionalmente, introduzimos um outro teste de má especificação, o qual também teve seu poder avaliado em diversos cenários de má especificação. O poder do teste proposto foi comparado ao do teste proposto por Cribari-Neto & Lima (2007). Os desempenhos dos testes em amostras finitas foram avaliados numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. Por fim, apresentamos algumas aplicações com dados reais. |
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Oliveira, José Sérgio Casé deCribari Neto, Francisco 2015-03-12T12:34:22Z2015-03-12T12:34:22Z2013-01-31https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12120Esta dissertação tem por objetivo avaliar o poder do teste de má especificação proposto por Cribari-Neto & Lima (2007) em vários cenários que configuram má especificação do modelo de regressão beta, em particular: função de ligação incorreta, presença de outlier na amostra, omissão de variável regressora importante, estimação com dispersão constante quando o modelo verdadeiro possui dispersão variável (e vice-versa) e má especificação da distribuição da variável resposta. O desempenho do teste foi avaliado em modelos de regressão beta com dispersão fixa e variável. Adicionalmente, introduzimos um outro teste de má especificação, o qual também teve seu poder avaliado em diversos cenários de má especificação. O poder do teste proposto foi comparado ao do teste proposto por Cribari-Neto & Lima (2007). Os desempenhos dos testes em amostras finitas foram avaliados numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. Por fim, apresentamos algumas aplicações com dados reais.CAPESporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEspecificação incorretaregressão betasimulação de Monte CarloTeste de hipótesesTeste da razão de verossimilhançasTeste escoreTeste RESETTeste de WaldDetectando má especificação em regressão betainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILJosé Sérgio Casé de Oliveira.pdf.jpgJosé Sérgio Casé de Oliveira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1252https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12120/5/Jos%c3%a9%20S%c3%a9rgio%20Cas%c3%a9%20de%20Oliveira.pdf.jpg6b4540a1d46433bc4c8028fcea18f3b8MD55ORIGINALJosé Sérgio Casé de Oliveira.pdfJosé Sérgio Casé de Oliveira.pdfapplication/pdf1717088https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12120/1/Jos%c3%a9%20S%c3%a9rgio%20Cas%c3%a9%20de%20Oliveira.pdf91394789d8ecc6a45d75afc3abd4503cMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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