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Mémoire de Maîtrise
DOI
Document
Auteur
Nom complet
Lucas Leite Cavalaro
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2019
Directeur
Jury
Pereira, Gustavo Henrique de Araujo (Président)
Mateluna, Diego Ignacio Gallardo
Sandoval, Monica Carneiro
Titre en portugais
Um procedimento para seleção de variáveis em modelos lineares generalizados duplos
Mots-clés en portugais
Critérios de informação
Modelos lineares generalizados duplos
Seleção de variáveis
Stepwise
Resumé en portugais
Os modelos lineares generalizados duplos (MLGD), diferentemente dos modelos lineares generalizados (MLG), permitem o ajuste do parâmetro de dispersão da variável resposta em função de variáveis preditoras, aperfeiçoando a forma de modelar fenômenos. Desse modo, os mesmos são uma possível solução quando a suposição de que o parâmetro de dispersão constante não é razoável e a variável resposta tem distribuição que pertence à família exponencial. Considerando nosso interesse em seleção de variáveis nesta classe de modelos, estudamos o esquema de seleção de variáveis em dois passos proposto por Bayer e Cribari-Neto (2015) e, com base neste método, desenvolvemos um esquema para seleção de variáveis em até k passos. Para verificar a performance do nosso procedimento, realizamos estudos de simulação de Monte Carlo em MLGD. Os resultados obtidos indicam que o nosso procedimento para seleção de variáveis apresenta, em geral, performance semelhante ou superior à das demais metodologias estudadas sem necessitar de um grande custo computacional. Também avaliamos o esquema para seleção de variáveis em até "k" passos em um conjunto de dados reais e o comparamos com diferentes métodos de regressão. Os resultados mostraram que o nosso procedimento pode ser também uma boa alternativa quando possui-se interesse em realizar previsões.
Titre en anglais
A procedure for variable selection in double generalized linear models
Mots-clés en anglais
Double generalized linear models
Information criteria
Stepwise
Variable selection
Resumé en anglais
The double generalized linear models (DGLM), unlike the generalized linear model (GLM), allow the fit of the dispersion parameter of the response variable as a function of predictor variables, improving the way of modeling phenomena. Thus, they are a possible solution when the assumption that the constant dispersion parameter is unreasonable and the response variable has distribution belonging to the exponential family. Considering our interest in variable selection in this class of models, we studied the two-step variable selection scheme proposed by Bayer and Cribari-Neto (2015) and, based on this method, we developed a scheme to select variables in up to k steps. To check the performance of our procedure, we performed Monte Carlo simulation studies in DGLM. The results indicate that our procedure for variable selection presents, in general, similar or superior performance than the other studied methods without requiring a large computational cost. We also evaluated the scheme to select variables in up to "k" steps in a set of real data and compared it with different regression methods. The results showed that our procedure can also be a good alternative when the interest is in making predictions.
 
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Date de Publication
2019-08-06
 
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