O Modelo de Regressão Potência-Normal Logística, Cauchy, Normal e Gumbel para resposta no intervalo unitário

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Pedraza, Carlos Franklin Taco
Orientador(a): Cancho, Vicente Garibay lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
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:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/13169
Resumo: In this research a new statistical model is introduced to model data restricted in the continuous interval (0,1) . The new model is the composition of the power-normal distribution and the quantile of another family of distributions with the same support. The new proposal is a generalization of the model proposed by Johnson (Johnson (1949)). In addition, the new family is extended to regression models as an alternative to the regression model with a unit interval response. Also for the proposed class of models, we developed inference procedures from the classical perspective, based on the likelihood theory. Specifically, the maximum likelihood estimates are obtained numerically and we study the asymptotic properties via stochastic simulation and we develop hypothesis testing procedures for the model parameters and a simulation study is performed to study the asymptotic behavior of the gradient, wald, score and likelihood ratio statistics. An application for real data to illustrate the use of the new family is considered.
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In addition, the new family is extended to regression models as an alternative to the regression model with a unit interval response. Also for the proposed class of models, we developed inference procedures from the classical perspective, based on the likelihood theory. Specifically, the maximum likelihood estimates are obtained numerically and we study the asymptotic properties via stochastic simulation and we develop hypothesis testing procedures for the model parameters and a simulation study is performed to study the asymptotic behavior of the gradient, wald, score and likelihood ratio statistics. An application for real data to illustrate the use of the new family is considered.Neste trabalho é proposto uma nova classe de modelos estatístico para modelar dados limitados no intervalo continuo (0,1) . O novo modelo é a composição da distribuição potência-normal e o quantil de outra família de distribuições com o mesmo suporte. A nova proposta é uma generalização do modelo proposto por Johnson (Johnson (1949)). Além disso, a nova família é estendida para modelos de regressão como uma alternativa aos modelos de regressão com resposta no intervalo unitario. Também para a classe de modelos proposto, desenvolvemos procedimentos inferênciais desde a perspectiva clássica, baseada na teoria de verossimilhança. Especificamente é obtido as estimativas de máxima verossimilhança numericamente e estudamos as propriedades assintóticas via simulação estócastica e desenvolvemos procedimetos de teste de hipóteses para os parâmetros do modelo e um estudo de simulação é realizado para estudar o comportamento assintótico das estatísticas gradiente, wald, escore e razão de verossimilhança. Uma aplicação para dados reais para ilustrar o uso da nova família é considerada.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/openAccessDistribuição potência normalFunção quantílicaEstimação de máxima verossimilhançaPower-normal distributionQuantile functionMaximum likelihood estimationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAO Modelo de Regressão Potência-Normal Logística, Cauchy, Normal e Gumbel para resposta no intervalo unitárioThe Power Normal Logistic, Cauchy, Normal and Gumbel Regression for response in the unit intervalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006001cb0d8cb-f48c-48d8-ab4f-bd428cd640ecreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação versão revisada.pdfDissertação versão revisada.pdfDissertação final revisadaapplication/pdf758677https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/3a5a5882-1bf2-45af-a941-7d792d847d66/download155a6f3492d065771eff32b016f20200MD51trueAnonymousREADCarta comprovante PIPGEs.pdfCarta comprovante PIPGEs.pdfCarta Comprovante assinada pelo Orientadorapplication/pdf97501https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/89c04b47-0540-4757-a3f2-c45f534ec79a/download07a2e31d4ae062fccabd4c8cb72cf99aMD52falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/5becfb50-7248-481a-ba67-0f3c0438b697/downloade39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53falseAnonymousREADTEXTDissertação versão revisada.pdf.txtDissertação versão revisada.pdf.txtExtracted texttext/plain158533https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/cf243941-a130-47ad-8726-4bee50630f28/downloaddf504bbedb9e3589f6a583df421ec1e7MD58falseAnonymousREADCarta comprovante PIPGEs.pdf.txtCarta comprovante PIPGEs.pdf.txtExtracted texttext/plain1297https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/0e7f1cd6-1336-41d1-bd67-b13d154ed9e9/downloada04c24cfee81cb80f7a66c13ccfea2e3MD510falseAnonymousREADTHUMBNAILDissertação versão revisada.pdf.jpgDissertação versão revisada.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg15493https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/6009cadf-6681-45ee-8ed2-a66bcac3e7c5/download72a9236471a970e016aac683d0831da4MD59falseAnonymousREADCarta comprovante PIPGEs.pdf.jpgCarta comprovante PIPGEs.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7430https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/bbdbb0c8-1f6f-4f60-adb4-1840c6369dba/download3db6fdcafcadfb8e806cb619d1a2064bMD511falseAnonymousREAD20.500.14289/131692025-02-05 18:32:03.524http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/13169https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-05T21:32:03Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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