Extensões da teoria das equações de estimação generalizadas a dados circulares e modelos de dispersão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1997
Autor(a) principal: Artes, Rinaldo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência Paramétrica
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-013602/
Resumo: Nesta fase sugerimos um método inspirado na teoria da quase-verossimilhança para a análise de modelos de dispersão longitudinais. Tal método não pressupõe o conhecimento da distribuição multivariada associada aos vetores resposta, necessitando apenas de suposições sobre o comportamento dos parâmetros de interess e sobre a estrutura de correlação envolvendo funções convenientes dos dados. Foram desenvolvidas equações de estimação tanto para modelos envolvendo o parâmetro de posição como para modelos envolvendo o parâmetro de posição como para modelos que envolvem tanto o par ametro de posição como o de dispersão. Provamos, sob condições gerais, que os estimadores obtidos por esse método são consistentes e assintoticamente normais. Outras propriedades desses estimadores foram avaliadas através de estudos de simulação. Apresentamos também, uma aplicação à um conjunto de dados circulares
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