Modelo de regressão de valor extremo para dados agrupados
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4565 |
Resumo: | One of the distributions used to model extremal events is the type I extremevalue distribution (Gumbel distribution). The usual extreme-value regression model requires independent observations. In this work, using generalized linear model (Mc-Cullagh e Nelder, 1989) and generalized estimating equations (Liang e Zeger, 1986), we developed the extreme-value regression model when there are independent clusters formed by dependent variables. The behavior of parameter estimators of the proposed model is studied through Monte Carlo simulations. |
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Santo, Jonatas Silva do EspiritoDiniz, Carlos Alberto Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/3277371897783194http://lattes.cnpq.br/9903742572912763ce1649cd-225a-4b7c-9244-f0f4a89be5782016-06-02T20:06:07Z2013-04-252016-06-02T20:06:07Z2013-03-11SANTO, Jonatas Silva do Espirito. Modelo de regressão de valor extremo para dados agrupados. 2013. 78 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4565One of the distributions used to model extremal events is the type I extremevalue distribution (Gumbel distribution). The usual extreme-value regression model requires independent observations. In this work, using generalized linear model (Mc-Cullagh e Nelder, 1989) and generalized estimating equations (Liang e Zeger, 1986), we developed the extreme-value regression model when there are independent clusters formed by dependent variables. The behavior of parameter estimators of the proposed model is studied through Monte Carlo simulations.A distribuição valor extremo tipo I, também conhecida como distribuição Gumbel, é uma das distribuições utilizadas para a modelagem de eventos extremos. Os modelos existentes de regressão valor extremo supõem que as observações sejam independentes, inviabilizando o uso desses modelos quando existe dependência entre as observações. Nesta dissertação, utilizando modelos lineares generalizados (McCullagh e Nelder, 1989) e equações de estimação generalizadas (Liang e Zeger, 1986), desenvolvemos o modelo de regress~ao valor extremo para o caso em que h a grupos independentes formados por respostas dependentes. O comportamento dos estimadoresdos parâmetros do modelo proposto é avaliada através de simulações Monte Carlo.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEsUFSCarBREstatísticaModelos de regressãoDistribuição valor extremoDados agrupadosEquações de estimação generalizadasRegression modelExtreme valueCluster dataGeneralized Estimation Equation (GEE)CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAModelo de regressão de valor extremo para dados agrupadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis84611362-11c0-4efd-b118-a7df9999df87info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINAL5034.pdfapplication/pdf832896https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/70c46ba8-342a-4de1-af1e-3ff2ee76153d/download2e9dd202302339e95fd416a410d6eb7eMD51trueAnonymousREADTEXT5034.pdf.txt5034.pdf.txtExtracted texttext/plain0https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ac1dbeb9-4dff-464f-817f-34da52499d43/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADTHUMBNAIL5034.pdf.jpg5034.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6240https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/f9889230-7a22-4463-98bf-1bc388c70867/download5878f27deee454264ddfde9e6227fdd6MD55falseAnonymousREAD20.500.14289/45652025-02-06 05:02:16.402open.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4565https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T08:02:16Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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