Modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma: análise histórica e a proposição de novas distribuições zero-ajustadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Sabe, Elias Manensa lattes
Orientador(a): Nakamura, Luiz Ricardo
Banca de defesa: Pereira, Gislene Araújo, Cerqueira, Pedro Henrique Ramos
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso restrito
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas – ICET
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Modelos de regressão
GAMLSS
Distribuições zero-ajustadas
Modelagem estatística
Análise bibliométrica
Seguro agrícola
Regression models
Zero-adjusted distributions
Statistical modeling
Bi-bliometric bnalysis
Agricultural insurance
Área do conhecimento CNPq:
Probabilidade e Estatística
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/59917
Resumo: Arquivo retido, a pedido do autor, até abril de 2026.
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spelling 2025-04-28T18:29:15Z2025-04-28T18:29:15Z2025-04-282025-02-18SABE, Elias Manensa. Modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma: análise histórica e a proposição de novas distribuições zero-ajustadas. 2025. 145 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2025.https://repositorio.ufla.br/handle/1/59917Arquivo retido, a pedido do autor, até abril de 2026.Do ponto de vista da classe dos modelos de regressão remontam ao século XIX e visa compre- ender como um conjunto de variáveis preditoras influencia ou explica uma ou mais variáveis respostas. Dentro dessa classe de modelos de regressão univariados, podemos construir uma linha histórica que começa com os modelos lineares (LM), seguidos pelos modelos lineares ge- neralizados (GLM), modelos aditivos generalizados (GAM) e, finalmente, os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), também conhecidos atualmente como modelos de regressão distribucional. Os GAMLSS podem ser considerados os modelos de re- gressão mais flexíveis disponíveis na literatura, dada sua versatilidade para modelar respostas com diferentes características, como, por exemplo, forte assimetria, diferentes graus de curtose ou excesso de zeros. Este estudo teve objetivo construir distribuições contínuas com probabili- dade extra de ocorrência de zeros (zero–ajustadas) utilizando os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS). Para alcançar o objetivo geral, foram elencadas duas etapas. A primeira etapa, é apresentado um artigo que versa sobre a evolução histórica dos GAMLSS, desde seus primórdios, destacando suas principais contribuições e inovações em di- versas áreas do conhecimento. Já à segunda etapa, é apresentado um artigo que busca contribuir para o avanço da modelagem de dados com os GAMLSS, focando em respostas contínuas posi- tivas com excesso de zeros, desenvolvendo novas distribuições zero–ajustadas. Foram propos- tas duas distribuições pertencentes à família Box–Cox: Box-Cox Cole e Green Zero–Ajustada (zBCCG) e Box–Cox Exponencial Potência Zero–Ajustada (zBCPE). Os estudos de simulação mostraram que os estimadores de máxima verossimilhança para os parâmetros das distribuições zBCCG e zBCPE fornecem resultados consistentes para diferentes tamanhos amostrais e cená- rios, incluindo distribuições simétricas, assimétricas positivas e negativas, bem como cenários platicúrticos e leptocúrticos. Para o estudo de caso analisado a distribuição zBCPE apresentou maior flexibilidade e melhor desempenho estatístico em comparação a zBCCG. Assim pode–se concluir que, os modelos GAMLSS têm um impacto significativo em diversas áreas do co- nhecimento, como evidenciado pela crescente produção científica, além de sua reconhecida flexibilidade na modelagem de dados com características complexas.From the perspective of the class of regression models, which dates back to the 19th century, the aim is to understand how a set of predictor variables influences or explains one or more response variables. Within this class of univariate regression models, we can trace a historical line that begins with linear models (LM), followed by generalized linear models (GLM), gene- ralized additive models (GAM), and finally, generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS), also currently known as distributional regression models. GAMLSS can be considered the most flexible regression models available in the literature, given their versatility in modeling responses with different characteristics, such as strong asymmetry, varying degrees of kurtosis, or excess zeros. This study aimed to construct continuous distributions with an extra probability of zero occurrence (zero–adjusted) using generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS). To achieve the main objective, two stages were outlined. The first stage presents an article that discusses the historical evolution of GAMLSS, from their origins, highlighting their main contributions and innovations in various fields of knowledge. The se- cond stage presents an article that seeks to contribute to the advancement of data modeling with GAMLSS, focusing on positive continuous responses with excess zeros, developing new zero– adjusted distributions. Two distributions belonging to the Box–Cox family were proposed: the Zero–Adjusted Box–Cox Cole and Green (zBCCG) and the Zero–Adjusted Box–Cox Power Exponential (zBCPE). Simulation studies showed that the maximum likelihood estimators for the parameters of the zBCCG and zBCPE distributions provide consistent results for different sample sizes and scenarios, including symmetric, positively and negatively skewed distributi- ons, as well as platykurtic and leptokurtic scenarios. For the analyzed case study, the zBCPE distribution demonstrated greater flexibility and better statistical performance compared to the zBCCG. Thus, it can be concluded that GAMLSS models have a significant impact on vari- ous fields of knowledge, as evidenced by the growing scientific production, in addition to their recognized flexibility in modeling data with complex characteristics.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas – ICETAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccessinfo:eu-repo/semantics/openAccessProbabilidade e EstatísticaModelos de regressãoGAMLSSDistribuições zero-ajustadasModelagem estatísticaAnálise bibliométricaSeguro agrícolaRegression modelsZero-adjusted distributionsStatistical modelingBi-bliometric bnalysisAgricultural insuranceModelos aditivos generalizados para locação, escala e forma: análise histórica e a proposição de novas distribuições zero-ajustadasGeneralized additive models for location, scale, and shape: historical analysis and the proposal of new zero-adjusted distributionsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisNakamura, Luiz RicardoKonrath, Andréa CristinaPereira, Gislene AraújoCerqueira, Pedro Henrique Ramoshttp://lattes.cnpq.br/7346804081271070Sabe, Elias Manensaporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLACC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8907https://repositorio.ufla.br/bitstreams/2932b5ef-4d87-4875-92c4-d65e55bf8868/downloadc07b6daef3dbee864bf87e6aa836cde2MD51falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8956https://repositorio.ufla.br/bitstreams/d933f142-0850-4667-b6d8-09e7ac75d2e7/download5ea4a165b7202cbf475be400d2e16893MD52falseAnonymousREAD1/599172025-08-06 11:06:58.708http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Attribution 4.0 Internationalmetadata.onlyoai:repositorio.ufla.br:1/59917https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:06:58Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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