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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2000.tde-20210729-024449
Documento
Autor
Nome completo
Celso Rômulo Barbosa Cabral
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2000
Orientador
Título em português
Testes de distância em modelos de regressão com erros nas variáveis
Palavras-chave em português
Análise Multivariada
Probabilidade
Resumo em português
Apresentamos uma aplicação da teoria geral dos testes de distância a modelos com erros nas variáveis. Consideramos o modelo de regressão linear simples com intercepto nulo, o modelo de regressão multivariado e um caso especial deste, o modelo decalibração comparativa. Comparamos, utilizando dados simulados, a função poder do teste de distância para hipóteses com restrições nos parâmetros com as funções poder de outros testes gerais, formulados sem incorporar em suas estruturas assuposições de erros nas variáveis e hipóteses restritas simultaneamente. Sabemos que, quando a matriz jacobiana da função que descreve as restrições nas hipóteses tem posto completo, a distribuição nula assintótica da estatística do teste dedistância é uma mistura de distribuições qui-quadrado. Isto não é necessariamente verdadeiro qiando existem pontos singulares na hipótese nula. Sugerimos uma modificação na estatística de teste que assegura a convergência à uma mistura dedistribuições qui-quadrado. Dois conjuntos de dados reais são analisados de acordo com as técnicas propostas
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
We present an application of the theory of distance tests to errors-in-variables models. We consider the simple linear regression model with null intercept, the multivariate regression model and a special case of that, the comparative calibrationmodel. We compare, using artificial data, the power function of the distance test for restricted hypotheses with power functions of another general tests that were developed without the assumptions of errors in variables and restrictedhypotheses occurring simultaneously. It is known that, when the jacobian matrix of the restriction function describing the hypotheses has full rank, the asymptotic null distribution of the distance test statistic is a mixture of chi-squaredistributions. This assertion is not necessarily true when there exist singular points in the null hypothesis. We suggest a modification to the test statistic which ensures convergence to a mixture of chi-square distributions. Two sets of realdata are analysed according to the proposed methods
 
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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