Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutural

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Mamani Bustamante, Juan Pablo
Orientador(a): Aoki, Reiko lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Regressão
Ultraestrutural
Diagnóstico
Influência local
Curvatura normal
Conformal
Procura passo a frente
Teoria assintótica
Palavras-chave em Inglês:
Regression
Ultrastructural
Assessment
Local influence
Influence graph
Normal curvature
Forward search
Asymptotic theory
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADA
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/12888
Resumo: Proficiency testing determines the performance of individual laboratories with respect to specific measurement tests and it is used to monitor the reliability of laboratory measurements. Considering a multivariate measurement error model with replicates, the ultrastructural calibration model with replicates, we will develop the asymptotic properties associated with this model in order to test the equivalence between the measurements obtained by different laboratories in proficiency testing. After adjusting a model, the diagnostic analysis is an important step in the analysis of a data set. Cook (1986) introduced a general methodology to assess the local influence of minor perturbations in the statistical model, using different types of perturbations. As a complement to the techniques for detecting discrepant observations, it is proposed the forward search by Atkinson and Riani (2000), which is a methodology to detect atypical masked observations. We propose a methodology based on the local influence of Cook (1986) and Poon and Poon (1999) with the forward search of Atkinson and Riani (2000) considering the measurement error regression models to obtain masked influential observations.
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Considering a multivariate measurement error model with replicates, the ultrastructural calibration model with replicates, we will develop the asymptotic properties associated with this model in order to test the equivalence between the measurements obtained by different laboratories in proficiency testing. After adjusting a model, the diagnostic analysis is an important step in the analysis of a data set. Cook (1986) introduced a general methodology to assess the local influence of minor perturbations in the statistical model, using different types of perturbations. As a complement to the techniques for detecting discrepant observations, it is proposed the forward search by Atkinson and Riani (2000), which is a methodology to detect atypical masked observations. We propose a methodology based on the local influence of Cook (1986) and Poon and Poon (1999) with the forward search of Atkinson and Riani (2000) considering the measurement error regression models to obtain masked influential observations.Testes de proficiência determinam a performance de laboratórios individuais em relação a testes específicos de medição e é usado para monitorar a confiabilidade das medições dos laboratórios. Considerando um modelo de regressão multivariado com erros nas variáveis e com réplicas, o modelo de calibração ultraestrutural com réplicas, iremos desenvolver as propriedades assintóticas associada a este modelo para poder testar a equivalência entre as medições obtidas por diferentes laboratórios em testes de proficiência. Após ajustado um modelo, a análise de diagnóstico é uma etapa importante na análise de um conjunto de dados. Cook (1986) introduziu um método geral de diagnóstico de influência para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura passo a frente, por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Propomos uma metodologia baseada na influência local de Cook (1986) e Poon e Poon (1999) com a procura passo a frente de Atkinson e Riani (2000) em modelos de regressão com erros de medição que será utilizada na obtenção de observações mascaradas influentes.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: Código de Financiamento 001porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRegressãoUltraestruturalDiagnósticoInfluência localCurvatura normalConformalProcura passo a frenteTeoria assintóticaRegressionUltrastructuralAssessmentLocal influenceInfluence graphNormal curvatureForward searchAsymptotic theoryCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADACIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAODiagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestruturalDiagnóstico de influencia local para obtener datos enmascarados influyentes en modelos de regresión con errores en las variables y propiedades asintóticas del modelo de calibración ultraestructuralLocal Influence Diagnostics for detecting masked influential observations in measurement error models and asymptotic properties of the ultrastructural calibration modelinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdfthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdfTese de doutoradoapplication/pdf2634162https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/548e40ef-40e9-4e91-8486-77bb8300ab1b/download94d115b827ed544c55b08e755dcb658aMD52trueAnonymousREAD2025-06-01doc20001.pdfdoc20001.pdfapplication/pdf646080https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/526643ec-1b8a-4c8b-92f1-0c6040f4120e/downloadde3f96877eefbfb94a440d07d14e2e60MD54falseAnonymousREAD2025-06-01CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/8c1fda5d-0d0a-4301-8693-ab352e244cf7/downloade39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD56falseAnonymousREAD2025-06-01TEXTthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdf.txtthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdf.txtExtracted texttext/plain313599https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/4f8d3679-3047-49a4-ace7-226a5d8157f1/downloadc6f9ce7953c89278bde2845d271c2294MD511falseAnonymousREAD2025-06-01doc20001.pdf.txtdoc20001.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ff3d6b04-b931-4822-9a14-426b0691bf00/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD513falseAnonymousREAD2025-06-01THUMBNAILthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdf.jpgthesisLatin1PosEntregaBancaLeaoRogPosDefUSP16cUFSCar.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5751https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/b2a53d7f-0d2f-4f1d-9760-347783a8bae8/download266c3194bdaee1db636a5e578f9f08aaMD512falseAnonymousREAD2025-06-01doc20001.pdf.jpgdoc20001.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14103https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/98c2c5c1-18b7-4914-ac61-2252fe09f6b6/downloada15488bd589211334a8cbe59114e68c0MD514falseAnonymousREAD2025-06-0120.500.14289/128882025-02-05 19:26:11.722http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/12888https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-06-01T03:00Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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