• 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
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2003.tde-20210729-132153
Documento
Autor
Nome completo
Jacqueline Sant' Eufemia David Planas
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2003
Orientador
Título em português
Modelos aditivos binomiais negativos
Palavras-chave em português
Inferência Estatística
Resumo em português
Os modelos lineares generalizados (MLG) são uma ampla classe de modelos de regressão. No entanto, as suposições impostas por esses modelos não são adequadas, por exemplo, para a análise de dados de contagem superdispersos. Um dos modelos de superdispersão muito utilizado é o modelo de regressão binomial negativo. Se um certo parâmetro desse modelo é conhecido, ele faz parte da classe dos MLG¦s. No entanto, a suposição de que tal parâmetro é conhecido é geralmente irreal e métodos adequados de inferência nesses modelos estão descritos na literatura. Os MLG¦s impõem uma restrição adicional: uma função estritamente monótona da resposta média, a função de ligação, deve estar relacionada a um preditor linear, que envolve parâmetros desconhecidos e as covariáveis. Os modelos aditivos generalizados (MAG) estendem a classe dos MLG¦s permitindo não linearidade na relação entre uma função da resposta média e as covariáveis, que é modelada através de funções alisadoras não especificadas. Embora MAG¦s constituam uma classe mais ampla que os MLG¦s, eles também não são adequados para a análise de contagens superdispersas. Recentemente, os MAG¦s foram estendidos para englobar respostas binomiais negativas. Nessa dissertação apresentamos esta extensão e sua implementação computacional. Apresentamos também uma aplicação desse modelo a dados reais, com ênfase no estudo da relação entre poluição atmosférica e saúde humana na cidade de São Paulo
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2021-07-29
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2022. Todos os direitos reservados.