Modelo de regressão beta não linear com erros nas variáveis

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: TRINDADE, Daniele de Brito
Orientador(a): OSPINA, Patricia Leone Espinheira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Estatística
Regressão beta
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30409
Resumo: Nesta tese generalizamos o modelo de regressão beta com erros de medidas (Carrasco, 2014) propondo um modelo com formas funcionais não lineares para os preditores. Foram avaliados três métodos de estimação denotados por máxima verossimilhança aproximada, máxima pseudo-verossimilhança aproximada e calibração da regressão. Para avaliação das metodologias de estimação realizamos um estudo de simulação de Monte Carlo sob diferentes cenários. Foi possível evidenciar que os métodos de máxima verossimilhança aproximada e máxima pseudo-verossimilhança aproximada tiveram melhor desempenho, em geral, quando comparados aos métodos de calibração da regressão e naive. Vale salientar também que os desempenhos dos estimadores associados à não lineariade e dispersão variável são afetados negativamente quando o coeficiente de confiabilidade diminui. Intervalos de confiança foram construídos com o objetivo de avaliar, através dos estudos de simulação de Monte Carlo, taxas de cobertura. Novos resíduos foram propostos para o modelo de regressão beta não linear com erros de medidas com o objetivo de verificar as suposições assumidas ao modelo e detectar pontos aberrantes. Também foram construídas medidas de predição e de qualidade de ajuste considerando os três métodos de estimação e tais medidas foram avaliadas através de estudos de simulação de Monte Carlo. Três aplicações considerando dados reais são analisadas. Utilizamos as linguagens de programação Ox (Doornik, 2011) e R como suportes computacionais.
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Vale salientar também que os desempenhos dos estimadores associados à não lineariade e dispersão variável são afetados negativamente quando o coeficiente de confiabilidade diminui. Intervalos de confiança foram construídos com o objetivo de avaliar, através dos estudos de simulação de Monte Carlo, taxas de cobertura. Novos resíduos foram propostos para o modelo de regressão beta não linear com erros de medidas com o objetivo de verificar as suposições assumidas ao modelo e detectar pontos aberrantes. Também foram construídas medidas de predição e de qualidade de ajuste considerando os três métodos de estimação e tais medidas foram avaliadas através de estudos de simulação de Monte Carlo. Três aplicações considerando dados reais são analisadas. Utilizamos as linguagens de programação Ox (Doornik, 2011) e R como suportes computacionais.CAPESIn this thesis we generalize the beta regression model with measurement errors (Carrasco, 2014) proposing a model with nonlinear functional forms. Three estimation methods denoted by approximate maximum likelihood, approximate maximum pseudo likelihood, and regression calibration were evaluated. To evaluate the estimation methodologies, we performed a Monte Carlo simulation study on different scenarios. It was possible to show that the approximate maximum likelihood and approximate maximum pseudo-likelihood methods performed better, in general, when compared to the calibration regression and the naive methods. Besides that the performance of estimators associated with nonlinearity and variable dispersion are negatively affected when degree of reliability decreases. Confidence intervals were constructed through the Monte Carlo simulation studies with the objective of evaluating the coverage rates. New residuals were proposed for the nonlinear beta regression model with measurement errors in order to verify the assumptions over the model and to detect aberrant points. Prediction and quality of fit measures were also constructed considering the three estimation methods. Also, the methods were evaluated through Monte Carlo simulation studies. Three applications considering real data are analyzed. We use the programming languages Ox (Doornik, 2011) and R as computational supports.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEstatísticaRegressão betaModelo de regressão beta não linear com erros nas variáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILTESE Daniele de Brito Trindade.pdf.jpgTESE Daniele de Brito Trindade.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1256https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/30409/5/TESE%20Daniele%20%20de%20Brito%20Trindade.pdf.jpg72c36fa330435bb687481e1b685ec39eMD55ORIGINALTESE Daniele de Brito Trindade.pdfTESE Daniele de Brito Trindade.pdfapplication/pdf3375107https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/30409/1/TESE%20Daniele%20%20de%20Brito%20Trindade.pdfecfa6af29ceee7bd96764340bc506e17MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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