Aperfeiçoamento de métodos estatísticos em modelos de regressão da família exponencial

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Alexsandro Bezerra Cavalcanti
• Orientador(a): Denise Aparecida Botter
• Banca de defesa: Lucia Pereira Barroso, Gauss Moutinho Cordeiro, Audrey Helen Mariz de Aquino Cysneiros, Klaus Leite Pinto Vasconcellos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
• Programa de Pós-Graduação: Estatística
• País: BR
• Link de acesso: https://doi.org/10.11606/T.45.2009.tde-05082009-170043

Neste trabalho, desenvolvemos três tópicos relacionados a modelos de regressão da família exponencial. No primeiro tópico, obtivemos a matriz de covariância assintótica de ordem $n^$, onde $n$ é o tamanho da amostra, dos estimadores de máxima verossimilhança corrigidos pelo viés de ordem $n^$ em modelos lineares generalizados, considerando o parâmetro de precisão conhecido. No segundo tópico calculamos o coeficiente de assimetria assintótico de ordem n^{-1/2} para a distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que modelam a média e dos parâmetros de precisão e dispersão em modelos não-lineares da família exponencial, considerando o parâmetro de dispersão desconhecido, porém o mesmo para todas as observações. Finalmente, obtivemos fatores de correção tipo-Bartlett para o teste escore em modelos não-lineares da família exponencial, considerando covariáveis para modelar o parâmetro de dispersão. Avaliamos os resultados obtidos nos três tópicos desenvolvidos por meio de estudos de simulação de Monte Carlo