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Tipo: Tese de Doutorado
Título: Diagnóstico de influência em modelos de regressão para dados censurados utilizando distribuições de caudas pesadas
Autor(es): Isabel Cristina Gomes
primer Tutor: Marcos Oliveira Prates
primer Co-tutor: Victor Hugo Lachos
primer miembro del tribunal : Vinicius Diniz Mayrink
Resumen: A ampla utilização dos modelos de regressão para descrever fenômenos em diversas áreas do conhecimento motiva as pesquisas estatísticas a aperfeiçoar a formulação destas técnicas. Uma etapa importante da modelagem que tem recebido atenção especial na literatura estatística é a análise de influência, definida como o estudo da dependência dos resultados fornecidos pelo modelo a pequenas perturbações em sua elaboração. O objetivo deste trabalho é construir medidas de influência global e local, considerando variável resposta censurada, para os modelos regressão linear e não linear utilizando distribuições da família Normal/Independente, e para modelos de regressão linear para dados longitudinais utilizando distribuição t de Student multivariada e estrutura de correlação damped exponential. Especificamente o foco é comparar os resultados obtidos na análise de influência feita via modelo Normal com os obtidos utilizando-se as distribuições de caudas pesadas. Os resultados obtidos via estudos de simulação e aplicações mostraram que os modelos de caudas pesadas são menos influenciados por observações discrepantes que o modelo Normal. Os achados deste estudo comprovam que além de gerarem resultados mais robustos na estimação, os modelos de caudas pesadas fornecem resultados mais estáveis, na presença de observações atípicas, que o modelo Normal.
Asunto: Análise de regressão
Estatística
Estatistica
Dados censurados
Distribuições de caudas pesadas
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ICED-AM6U69
Fecha del documento: 1-mar-2016
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