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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2000.tde-20210729-115234
Document
Auteur
Nom complet
José Cardoso Neto
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2000
Directeur
Titre en portugais
Testes para hipóteses restritas em desigualdades lineares usando equações de estimação generalizadas
Mots-clés en portugais
Modelos Lineares Generalizados
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Resumé en portugais
O objetivo deste trabalho é apresentar, inicialmente, uma unificação dos principais artigos sobre testes para hipóteses restritas envolvendo o Modelo Normal Linear. Nesse caso, a relação entre as estatísticas do teste bem como a distribuição nulaassintótica das estatísticas são apresentadas nos casos em que a matriz de covariância do erro é conhecida e desconhecida. Apresentamos uma breve revisão dos Modelos Lineares Generalizados e formalmente as Equações de Estimação Generalizadas(EEGs) de Liang e Zeger (1986). É estudado, em particular, o procedimento proposto por Kodde e Palm (1986) juntamente com os resultados de Wolak (1991) para desenvolver testes para hipóteses restritas em desigualdades lineares usando as EEGs.Apresentamos também, uma extensão para EEGs do procedimento proposto por Follmann (1996) para testar hipóteses restritas usando a estatística 'T POT.2' de Hotteling. Para os procedimentos propostos, vários estudos de simulação são desenvolvidospara verificar o comportamento dos mesmos em termos de poder com relação ao teste tradicional de Wald para hipóteses não restritas. Observa-se um razoável ganho de poder dos testes de Kodde e Palm e Follmann em relação ao teste de Wald e umpequeno ganho de poder do teste de Kodde e Palm em relação ao teste de Follman. Este último é fácil de ser aplicado e evita o cálculo dos pesos exigidos pelo teste de Kodde e Palm, o que o torna um forte competidor principalmente quando o númerode restrições é maior que 4
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
The aim of this work is to pesent, initially, a unification of the main results on tests for restricted hypotheses involving the Linear Normal Model. In this case, the relationship among the statistical tests as well as their asymptotic nulldistribution are presented for the cases of covariance matrix known and unknown. We present a brief revision of Generalized Linear Models and formally the Generalized Estimating Equations (GEEs) of Liang e Zeger (1986). It is studied, inparticular, the procedure propopsed by Kodde e Palm (1986) together with the results of Wolak (1991) to develop tests for restricted hypotheses under linear inequalities using GEEs. We also presented, an extension for GEEs of the procedureproposed by Follmann (1996) to test restricted hypotheses using the 'T POT.2' - Hotteling statistic. For the proposed procedures, several simulation studies are performed to verify the behavior of their empirical powers with respect to the Waldtest for unrestricted hypotheses. It is observed a reasonable gain of power for the tests of Kodde and Palm and Follmann with respect to the Wald test and a small gain of power for the Kodde and Palm test in relation to the Follmann test. Thislast procedure though has the advantage of bein easy to be applied, sence it avoids the calculation of the weights demanded by the Kodde and Palm test, what makes it, mainly, a strong competitor when the number of restrictions is larger than 4
 
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CardosoNetoJose.pdf (23.15 Mbytes)
Date de Publication
2021-07-29
 
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