Modelos lineares parciais aditivos generalizados com suavização por meio de P-splines - Holanda, Amanda Amorim (2018)
Neste trabalho apresentamos os modelos lineares parciais generalizados com uma variável explicativa contínua tratada de forma não paramétrica e os modelos lineares parciais aditivos generalizados com no mínimo duas variáveis explicativas contínuas tratadas de tal forma. São utilizados os P-splines para descrever a relação da variável resposta com as variáveis explicativas contínuas. Sendo assim, as funções de verossimilhança penalizadas, as funções escore penalizadas e as matrizes de informação de Fisher penalizadas são desenvolvidas para a obtenção das estimativas de máxima verossimilhança penalizadas por meio da combinação do algoritmo backfitting (Gauss-Seidel) e do processo iterativo escore de Fisher para os dois tipos de modelo. Em seguida, são apresentados procedimentos para a estimação do parâmetro de suavização, bem como dos graus de liberdade efetivos. Por fim, com o objetivo de ilustração, os modelos propostos são ajustados à conjuntos de dados reais.