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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2009.tde-09072009-144049
Documento
Autor
Nombre completo
Eliane Cantinho Pinheiro
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2009
Director
Tribunal
Ferrari, Silvia Lopes de Paula (Presidente)
Botter, Denise Aparecida
Martinez, Raydonal Ospina
Título en portugués
Ajustes para o teste da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta
Palabras clave en portugués
Ajustes para pequenas amostras.
Modelos não lineares
Proporções contínuas
Regressão beta
Teste da razão de verossimilhanças
Resumen en portugués
O presente trabalho considera o problema de fazer inferência com acurácia para pequenas amostras, tomando por base a estatística da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta. Estes, por sua vez, são úteis para modelar proporções contínuas que são afetadas por variáveis independentes. Deduzem-se as estatísticas da razão de verossimilhanças ajustadas de Skovgaard (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) nesta classe de modelos. Os termos do ajuste, que têm uma forma simples e compacta, podem ser implementados em um software estatístico. São feitas simulações de Monte Carlo para mostrar que a inferência baseada nas estatísticas ajustadas propostas é mais confiável do que a inferência usual baseada na estatística da razão de verossimilhanças. Aplicam-se os resultados a um conjunto real de dados.
Título en inglés
Adjusted likelihood ratio statistics in beta regression models
Palabras clave en inglés
Beta regression
Continuous proportions
Likelihood ratio test
Nonlinear models
Small sample adjustments.
Resumen en inglés
We consider the issue of performing accurate small-sample likelihood-based inference in beta regression models, which are useful for modeling continuous proportions that are affected by independent variables. We derive Skovgaards (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) adjusted likelihood ratio statistics in this class of models. We show that the adjustment terms have simple compact form that can be easily implemented from standard statistical software. We presentMonte Carlo simulations showing that inference based on the adjusted statistics we propose is more reliable than that based on the usual likelihood ratio statistic. A real data example is presented.
 
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ElianePinheiro.pdf (414.10 Kbytes)
Fecha de Publicación
2009-08-19
 
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