Aperfeiçoamento de testes estatísticos em várias famílias de distribuições

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Opazo, Miguel Angel Uribe
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Inferência Estatística; Inferência Paramétrica
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-014047/

Nesta tese desenvolvemos diversos resultados sobre correções de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhança e correções tipo-Bartlett para a estatística escore em vários modelos. A primeira parte da tese é dedicada ao problema de estimação e teste de hipóteses em modelos de regressão linear com uma distribuição simétrica para os erros. Ênfase é dada ao desenvolvimento de correções de Bartlett e tipo-Bartlett nestes modelos. Assim, estendemos o artigo de Ferrari e Arellano-Valle (1996), que é restrito só aos modelos com erros distribuídos como t-Student, a uma classe bem mais ampla de distribuições. Incluímos também um estudo do vício dos estimadores de máxima verossimilhança e do poder de três testes clássicos. Na segunda parte da tese, obtemos correções tipo-Bartlett para a estatística escore em modelos exponenciais não lineares, estendendo o artigo de Ferrari e Cordeiro (1969) para modelos com dispersão desconhecida. Finalmente, obtemos correções tipo-Bartlett para a estatística escore em modelos da família exponencial uniparamétrica e hiparamétrica