Desenvolvimento de novas alternativas de estimadores shrinkage para dados de contagens com sub e superdispersão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Fernández, Diana Del Rocío Rebaza lattes
Outros Autores: https://orcid.org/0000-0002-6105-5588
Orientador(a): Cirillo, Marcelo Ângelo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Não Informado pela instituição
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Estimador ridge
Poisson
Multicolinearidade
Ridge estimator
Negative binomial
Generalized poisson
Multicollinearity
Poisson generalizada
Binomial negativa
Área do conhecimento CNPq:
Ciências Exatas e Tecnológicas
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/60241
Resumo: Arquivo retido, a pedido da autora, até julho de 2026.
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spelling Beijo, Luis AlbertoFreire, Evelise Roman Corbalan GoisSilva, Jackelya Araujo daResende, MarianaCirillo, Marcelo Ângelohttp://lattes.cnpq.br/8640527969093471Fernández, Diana Del Rocío Rebazahttps://orcid.org/0000-0002-6105-55882025-08-27T13:37:34Z2025-06-16FERNANDEZ, Diana Del Rocio Rebaza. Desenvolvimento de novas alternativas de estimadores shrinkage para dados de contagens com sub e superdispersão. 2025. 128 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2025.https://repositorio.ufla.br/handle/1/60241Arquivo retido, a pedido da autora, até julho de 2026.In this study, alternatives of shrinkage estimators applied to count data models were explored. For this purpose, the work is structured in two parts: the first corresponds to the theoretical back- ground, and the second comprises two articles. In the first article, modified shrinkage estimators were proposed to assess multicollinearity in samples with overdispersion, with a modification of ridge estimators suggested in order to obtain more accurate estimates in Poisson and Negative Binomial models. The results showed that the proposed estimator exhibited greater efficiency and robustness for small samples with high correlation, while maintaining competitiveness in other scenarios. The second article presents a methodological framework consisting of the ex- tension of ridge regression models to the Generalized Poisson model, as well as the adaptation of a set of shrinkage parameters described in the literature. This model is characterized by its flexibility in incorporating a parameter that accounts for the degree of underdispersion and overdispersion. The adapted estimators showed better performance compared to maximum like- lihood estimators in the estimation of regression coefficients, contributing to increased accuracy of standard error estimates and mean squared error. To validate the proposal, Monte Carlo simu- lations were conducted under different scenarios. In addition, two illustrative applications are presented: the first considering a scenario of overdispersion and the second of underdispersion, showing that the adapted ridge estimators demonstrated consistent performance with respect to the evaluated estimates. Finally, the empirical results were found to be in agreement with the simulation findings.Nesta pesquisa, abordou-se as alternativas de estimadores shrinkage aplicadas a modelos de dados de contagem e, com esse propósito, o trabalho está estruturado em duas partes: a pri- meira corresponde ao referencial teórico, e a segunda é composta por dois artigos. No primeiro artigo, foram propostos estimadores shrinkage modificados para avaliar a multicolinearidade em amostras com superdispersão, sendo sugerida uma modificação dos estimadores ridge com o intuito de obter estimativas mais precisas nos modelos Poisson e Binomial Negativo. Os resultados mostraram que o estimador proposto apresentou maior eficiência e robustez para pe- quenas amostras e alta correlação, mantendo competitividade em outros cenários. O segundo artigo apresenta uma estrutura metodológica que consiste na extensão dos modelos de regres- são ridge ao modelo de Poisson Generalizado, bem como na adaptação de um conjunto de parâmetros shrinkage descrito na literatura. Esse modelo é caracterizado por sua flexibilidade ao incorporar um parâmetro que leva em conta o grau de subdispersão e superdispersão. Os estimadores adaptados apresentaram melhor desempenho em comparação aos estimadores de máxima verossimilhança na estimação dos coeficientes de regressão, contribuindo para o au- mento da precisão das estimativas dos erros padrão e do erro quadrático médio. Para validar a proposta, foram realizadas simulações de Monte Carlo em diferentes cenários. Além disso, são apresentadas duas aplicações ilustrativas: a primeira considerando a situação de superdispersão, e a segunda, de subdispersão, evidenciando que os estimadores ridge adaptados apresentaram desempenho consistente em relação às estimativas avaliadas. Finalmente, os resultados empíri- cos mostraram concordância com as simulações realizadas.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)TecnológicoOutrosEducacaoMeio ambienteTecnologia e produçãoODS 4: Educação de qualidadeODS 15: Vida terrestreUniversidade Federal de LavrasInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCiências Exatas e TecnológicasEstimador ridgePoissonMulticolinearidadeRidge estimatorNegative binomialGeneralized poissonMulticollinearityPoisson generalizadaBinomial negativaDesenvolvimento de novas alternativas de estimadores shrinkage para dados de contagens com sub e superdispersãoDevelopment of new alternative shrinkage estimators for count data with under- and overdispersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLACC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8905https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0e56921a-28d0-4247-9fcc-22943a08725c/download57e258e544f104f04afb1d5e5b4e53c0MD51falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8955https://repositorio.ufla.br/bitstreams/aa448037-36f3-4a84-808b-cc8352238568/downloaddc1a173fe9489e283d3a1f54f6ab2ab9MD52falseAnonymousREADORIGINALTexto completo.pdfTexto completo.pdfapplication/pdf7175209https://repositorio.ufla.br/bitstreams/501aa740-eb69-4a62-87af-ec0b74f7d6e8/download042ce22f3b9aa00e90d517fbc4a2a1f3MD53trueAnonymousREAD2026-10-06Impactos da pesquisa.pdfImpactos da pesquisa.pdfapplication/pdf537293https://repositorio.ufla.br/bitstreams/3ced7a39-e790-466b-9e9b-77524ecdca9d/download97c95210394eb7a687f2375ec1e441b8MD54falseAnonymousREAD2026-10-06TEXTTexto completo.pdf.txtTexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain104271https://repositorio.ufla.br/bitstreams/49f4a546-762f-42e4-8528-2fd210d14aa9/download3aaf5599021796de7cee4f320d4e6c67MD55falseAnonymousREAD2026-10-06Impactos da pesquisa.pdf.txtImpactos da pesquisa.pdf.txtExtracted texttext/plain5360https://repositorio.ufla.br/bitstreams/99ccbd92-7818-4ab1-9b8f-c3194c1c4e65/downloadb52ffac17937710d10e35ae80f4b592bMD57falseAnonymousREAD2026-10-06THUMBNAILTexto completo.pdf.jpgTexto completo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3189https://repositorio.ufla.br/bitstreams/7c33efd3-9d8b-4c8b-8844-875edd7fe1bf/download9d11d4be568459d8d99420de33820395MD56falseAnonymousREAD2026-10-06Impactos da pesquisa.pdf.jpgImpactos da pesquisa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5227https://repositorio.ufla.br/bitstreams/cc67d5f5-a36b-4b82-998f-862c4b8beb7f/downloadbdd8bd52f9f7e4cd3a1ec3c5e4507294MD58falseAnonymousREAD2026-10-061/602412025-09-08 09:22:23.163http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilembargo2026-10-06oai:repositorio.ufla.br:1/60241https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-09-08T12:22:23Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)falseREVDTEFSQcOHw4NPIERFIERJU1RSSUJVScOHw4NPIE7Dg08tRVhDTFVTSVZBCk8gcmVmZXJpZG8gYXV0b3I6CgphKSBEZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSDDqSBzZXUgdHJhYmFsaG8gb3JpZ2luYWwsIGUgcXVlIGRldMOpbSBvIGRpcmVpdG8gZGUgY29uY2VkZXIgb3MgZGlyZWl0b3MgY29udGlkb3MgbmVzdGEgbGljZW7Dp2EuIERlY2xhcmEgdGFtYsOpbSBxdWUgYSBlbnRyZWdhIGRvIGRvY3VtZW50byBuw6NvIGluZnJpbmdlLCB0YW50byBxdWFudG8gbGhlIMOpIHBvc3PDrXZlbCBzYWJlciwgb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgcXVhbHF1ZXIgb3V0cmEgcGVzc29hIG91ICBlbnRpZGFkZS4KCmIpIFNlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIGNvbnTDqW0gbWF0ZXJpYWwgZG8gcXVhbCBuw6NvIGRldMOpbSBvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciwgZGVjbGFyYSBxdWUgb2J0ZXZlIGF1dG9yaXphw6fDo28gZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yIHBhcmEgY29uY2VkZXIgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgTGF2cmFzIG9zIGRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgY3Vqb3MgZGlyZWl0b3Mgc8OjbyBkZSB0ZXJjZWlyb3MgZXN0w6EgY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbwpubyB0ZXh0byBvdSBjb250ZcO6ZG8gZG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlLiBTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSDDqSBiYXNlYWRvIGVtIHRyYWJhbGhvIGZpbmFuY2lhZG8gb3UgYXBvaWFkbyBwb3Igb3V0cmEgaW5zdGl0dWnDp8OjbyBxdWUgbsOjbyBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIExhdnJhcywgZGVjbGFyYSBxdWUgY3VtcHJpdSBxdWFpc3F1ZXIgb2JyaWdhw6fDtWVzIGV4aWdpZGFzIHBlbG8gcmVzcGVjdGl2byBjb250cmF0byBvdSBhY29yZG8uCg==
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