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Diagnóstico de influência em modelos de regressão para dados censurados utilizando distribuições de caudas pesadas
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gomes, Isabel Cristina |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | A ampla utilizacao dos modelos de regressao para descrever fenomenos em diversas areas do conhecimento motiva as pesquisas estatisticas a aperfeicoar a formulacao destas tecnicas. Uma etapa importante da modelagem que tem recebido atencao especial na literatura estatistica e a analise de influencia, definida como o estudo da dependencia dos resultados fornecidos pelo modelo a pequenas perturbacoes em sua elaboracao. O objetivo deste trabalho e construir medidas de influencia global e local, considerando variavel resposta censurada, para os modelos regressao linear e nao linear utilizando distribuicoes da familia Normal/Independente, e para modelos de regressao linear para dados longitudinais utilizando distribuicao t de Student multivariada e estrutura de correlacao damped exponential. Especificamente o foco e comparar os resultados obtidos na analise de influencia feita via modelo Normal com os obtidos utilizando-se as distribuicoes de caudas pesadas. Os resultados obtidos via estudos de simulacao e aplicacoes mostraram que os modelos de caudas pesadas sao menos influenciados por observacoes discrepantes que o modelo Normal. Os achados deste estudo comprovam que alem de gerarem resultados mais robustos na estimacao, os modelos de caudas pesadas fornecem resultados mais estaveis, na presenca de observacoes atipicas, que o modelo Normal. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://www.bibliotecadigital.ufmg.br/dspace/bitstream/handle/1843/ICED-AM6U69/tese_isabel_gomes_moura.pdf?sequence=1 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
