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Master's Dissertation
Full name
Gustavo Thomas
Knowledge Area
Date of Defense
Piracicaba, 2017
Demetrio, Clarice Garcia Borges (President)
Paula, Gilberto Alvarenga
Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Zocchi, Silvio Sandoval
Title in English
GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data
Keywords in English
Corn growth
Count of roots
Zero inflated GAMLSSs
Abstract in English
The generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) developed by Rigby and Stasinopoulos (2005) are a general class of univariate regression models that do not have the response distribution restricted to the exponential family as do the generalized linear and additive models, for example. In addition, they allow all the parameters of the response variable distribution to be modeled explicitly through different sets of explanatory variables. The semiparametric subclass of GAMLSS, in particular, accepts a wide range of parametric and nonparametric terms to be included in the predictors of the parameters. Similar to the generalized linear models, the GAMLSSs link predictors to parameters through monotonic link functions, which can also change for each parameter. This dissertation describes the GAMLSSs methodology and presents two applications to data sets provenient from experiments in agronomy; exploring methods of estimation, diagnosis and comparison of these models.
Title in Portuguese
GAMLSSs com aplicações a dados inflacionados de zeros e hierárquicos
Keywords in Portuguese
Modelos mistos
Modelos para dados inflacionados de zeros
Software R
Abstract in Portuguese
Os modelos lineares generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS) desenvolvidos por Rigby e Stasinopoulos (2005) são uma ampla classe de modelos de regressão univariados que não pressupõem que a distribuição da variável resposta pertença à família exponencial como os modelos lineares generalizados ou aditivos generalizados, por exemplo. Além do mais, eles permitem que todos os parâmetros da distribuição da variável resposta sejam modelados explicitamente por meio de diferentes conjuntos de variáveis explanatórias. A subclasse semiparamétrica dos GAMLSS, em particular, permite que uma grande variedade de termos paramétricos e não paramétricos sejam incluídos nos preditores dos parâmetros da distribuição assumida para a variável resposta. De forma análoga aos modelos lineares generalizados, os GAMLSSs ligam os preditores aos parâmetros por meio de funções de ligação monótonas, que também podem mudar de acordo com o parâmetro a ser estimado. Esta dissertação descreve a metodologia dos modelos lineares generalizados para locação, escala e forma e apresenta duas aplicações a bancos de dados provenientes de experimentos agrícolas; explorando métodos de estimação, diagnóstico e comparação desse tipo de modelos.
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Publishing Date
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