Avaliação de critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão beta
| Ano de defesa: | 2006 |
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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: |
Não Informado pela instituição
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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/123456789/6426 |
Resumo: | O modelo de regressão Beta possui grande aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções e, tal como nos demais modelos de regressão, também são requeridos métodos que determine qual o melhor modelo. A presente dissertação tem como objetivo principal implementar e avaliar o desempenho de diferentes critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão Beta. Para tal, mediante diferentes estudos de simulações de Monte Carlo, analisamos alguns critérios selecionados levando em consideração suas propriedades assintóticas, os quais foram obtidos por meio da função de máxima verossimilhança. Os resultados das simulações revelaram que os desempenhos dos referidos critérios dependem da especificação do modelo e também do tamanho da amostra. Apresentamos ainda uma aplicação relacionada ao índice de Desenvolvimento Humano, que é uma variável adequada à modelagem em estudo, visto que seus valores variam no intervalo (0,1). Nesta aplicação, observamos que com a amostra de todos os municípios da região Nordeste os diferentes critérios utilizados selecionaram o mesmo modelo |
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Avaliação de critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão betaRegressão betaPropriedades assintóticasO modelo de regressão Beta possui grande aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções e, tal como nos demais modelos de regressão, também são requeridos métodos que determine qual o melhor modelo. A presente dissertação tem como objetivo principal implementar e avaliar o desempenho de diferentes critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão Beta. Para tal, mediante diferentes estudos de simulações de Monte Carlo, analisamos alguns critérios selecionados levando em consideração suas propriedades assintóticas, os quais foram obtidos por meio da função de máxima verossimilhança. Os resultados das simulações revelaram que os desempenhos dos referidos critérios dependem da especificação do modelo e também do tamanho da amostra. Apresentamos ainda uma aplicação relacionada ao índice de Desenvolvimento Humano, que é uma variável adequada à modelagem em estudo, visto que seus valores variam no intervalo (0,1). Nesta aplicação, observamos que com a amostra de todos os municípios da região Nordeste os diferentes critérios utilizados selecionaram o mesmo modeloUniversidade Federal de PernambucoGiampaoli, Viviana Teresa Freire Torres, Silvia2014-06-12T18:05:01Z2014-06-12T18:05:01Z2006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfTeresa Freire Torres, Silvia; Giampaoli, Viviana. Avaliação de critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão beta. 2006. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6426porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-25T17:45:50Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/6426Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T17:45:50Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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O modelo de regressão Beta possui grande aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções e, tal como nos demais modelos de regressão, também são requeridos métodos que determine qual o melhor modelo. A presente dissertação tem como objetivo principal implementar e avaliar o desempenho de diferentes critérios de seleção de modelos para o modelo de regressão Beta. Para tal, mediante diferentes estudos de simulações de Monte Carlo, analisamos alguns critérios selecionados levando em consideração suas propriedades assintóticas, os quais foram obtidos por meio da função de máxima verossimilhança. Os resultados das simulações revelaram que os desempenhos dos referidos critérios dependem da especificação do modelo e também do tamanho da amostra. Apresentamos ainda uma aplicação relacionada ao índice de Desenvolvimento Humano, que é uma variável adequada à modelagem em estudo, visto que seus valores variam no intervalo (0,1). Nesta aplicação, observamos que com a amostra de todos os municípios da região Nordeste os diferentes critérios utilizados selecionaram o mesmo modelo |
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