Um teste de especificação correta em modelos de regressão beta
| Ano de defesa: | 2007 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6311 |
Resumo: | Uma ferramenta útil para a modelagem de dados em que a variável resposta assume continuamente valores no intervalo (0,1) é o modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari-Neto (2004). O modelo proposto é baseado na suposição que a variável resposta tem distribuição beta utilizando uma parametrização da lei beta que é indexada pela média e por um parâmetro de precisão. Neste modelo, supõe-se também que a variável resposta é relacionada a outras variáveis através de uma estrutura de regressão. O objetivo desta dissertação é propor um teste de erro de especificação correta em modelos de regressão beta, a partir do teste RESET proposto por Ramsey (1969). A avaliação numérica realizada revelou que o teste proposto é útil para detecção do uso de função de ligação a incorreta bem como de não-linearidades no predito linear. Mostramos que o teste proposto realizado através do teste escore apresentou, em geral, melhores resultados no que tange a tamanho e poder. Adicionalmente, mostramos que o melhor desempenho é alcançado quando se utiliza uma potência do preditor linear ajustado ou uma potência da resposta média estimada como variável de teste. O teste proposto também apresenta bom desempenho para pequenos tamanhos mostrais, apesar de ser baseado em aproximações assintóticas |
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O objetivo desta dissertação é propor um teste de erro de especificação correta em modelos de regressão beta, a partir do teste RESET proposto por Ramsey (1969). A avaliação numérica realizada revelou que o teste proposto é útil para detecção do uso de função de ligação a incorreta bem como de não-linearidades no predito linear. Mostramos que o teste proposto realizado através do teste escore apresentou, em geral, melhores resultados no que tange a tamanho e poder. Adicionalmente, mostramos que o melhor desempenho é alcançado quando se utiliza uma potência do preditor linear ajustado ou uma potência da resposta média estimada como variável de teste. 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