Regressão quantílica com distribuições assimétricas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Silva, Alan da
Orientador(a): Santos, Helton Saulo Bezerra dos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/40470
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.
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Em ambos os casos, é feita uma reparametrização das distribuições inserindo um parâmetro de quantil. Em cada artigo, dois estudos de simulação foram realizados utilizando o software R, sendo o primeiro deles para análise do desem- penho dos estimadores de máxima verossimilhança, dos critérios de informação AIC, BIC e AICc, e dos resíduos Cox-Snell e quantil aleatorizado. O segundo avaliou o tamanho/poder dos testes Wald, razão de verossimilhança, score e gradiente. Os dois estudos de simulação foram conduzidos considerando diferentes quantis de interesse e tamanhos amostrais. Por fim, uma aplicação utilizando dados reais é apresentada para cada modelo proposto.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Regression models based on the family of log-symmetric distributions and the family of scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions are particularly useful when the response variable is strictly positive and asymmetric. In this work, we propose two classes of quantile regression models that are presented in two articles, the first based on the log-symmetric distributions and the second based on the scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions. In both cases, a reparameterization of the distribution is introduced by inserting a quantile parameter. For each article, two simulation studies are carried out using the R software. The first one analyzes the performance of the maximum likelihood estimators, the information criteria AIC, BIC and AICc, and the generalized Cox-Snell and random quantile residuals. The second one evaluates the performance of the size and power of the Wald, likelihood ratio, score and gradient tests. The two simulation studies are conducted considering different quantiles of interest and sample sizes. Finally, an application using real data is presented for each proposed model.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessRegressão quantílica com distribuições assimétricasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDistribuições log-simétricasRegressão quantílicaSimulação de Monte CarloTeste de hipótesesporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2020_AlandaSilva.pdf2020_AlandaSilva.pdfapplication/pdf1825432http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/40470/1/2020_AlandaSilva.pdf18bce14ab1cfd26c93155d82bc72aafaMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain671http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/40470/2/license.txtbacfee268cc5d4f6aaa2e6e0066d38f5MD52open access10482/404702024-03-01 13:22:38.296open accessoai:repositorio2.unb.br:10482/40470QSBjb25jZXNzw6NvIGRhIGxpY2Vuw6dhIGRlc3RlIGl0ZW0gcmVmZXJlLXNlIGFvIHRlcm1vIGRlIGF1dG9yaXphw6fDo28gaW1wcmVzc28gYXNzaW5hZG8gDQpwZWxvIGF1dG9yIGNvbSBhcyBzZWd1aW50ZXMgY29uZGnDp8O1ZXM6DQoNCk5hIHF1YWxpZGFkZSBkZSB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciBkYSBwdWJsaWNhw6fDo28sIGF1dG9yaXpvIGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIGRlIEJyYXPDrWxpYQ0KIGUgbyBJQklDVCBhIGRpc3BvbmliaWxpemFyIHBvciBtZWlvIGRvcyBzaXRlcyB3d3cuYmNlLnVuYi5iciwgd3d3LmliaWN0LmJyLA0KIGh0dHA6Ly9oZXJjdWxlcy52dGxzLmNvbS9jZ2ktYmluL25kbHRkL2NoYW1lbGVvbj9sbmc9cHQmc2tpbj1uZGx0ZCBzZW0gcmVzc2FyY2ltZW50byBkb3MgDQpkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcywgZGUgYWNvcmRvIGNvbSBhIExlaSBuwrogOTYxMC85OCwgbyB0ZXh0byBpbnRlZ3JhbCBkYSBvYnJhIGRpc3BvbmliaWxpemFkYSwNCiBjb25mb3JtZSBwZXJtaXNzw7VlcyBhc3NpbmFsYWRhcywgcGFyYSBmaW5zIGRlIGxlaXR1cmEsIGltcHJlc3PDo28gZS9vdSBkb3dubG9hZCwgYSB0w610dWxvIGRlIA0KZGl2dWxnYcOnw6NvIGRhIHByb2R1w6fDo28gY2llbnTDrWZpY2EgYnJhc2lsZWlyYSwgYSBwYXJ0aXIgZGVzdGEgZGF0YS4=Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-01T16:22:38Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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