• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2002.tde-20210729-130000
Document
Author
Full name
Carolina Fabiana Svetliza
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2002
Supervisor
Title in Portuguese
Modelos não-lineares com resposta binomial negativa
Keywords in Portuguese
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Abstract in Portuguese
Técnicas de diagnóstico têm se constituído numa ferramenta muito popular na avaliação de afastamentos sérios das suposições feitas para os modelos de regressão. Uma das técnicas mais modernas, denominada influência local, avalia a robustez dos resultados produzidos pelo modelo contra pequenas perturbações feitas pelo próprio modelo. Essa técnica é investigada neste trabalho em modelos de regressão com resposta binomial negativa. Tais modelos têm sido utilizados quando os modelos com resposta de Poisson mostram-se inadequados. Assumimos, em princípio, uma função de ligação geral com preditor linear, porém com ênfase para os modelos log-lineares. Posteriormente, assumimos que o preditor possui uma forma não-linear nos prâmetros e por último consideramos a inclusão de um parâmetro na função de ligação. Em todos os casos discutimos a estimação e propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros de interesse. Desenvolvemos também estudos de Monte Carlo para avaliar a distribuição empírica do resíduo componente de desvio e apresentamos vários modelos
Title in English
not available
Abstract in English
not available
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2021-07-29
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2022. All rights reserved.