Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2003.tde-20210729-133043
Documento
Autor
Nome completo
Fernando Lucambio Perez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2003
Orientador
Título em português
Ajustes para a verossimilhança perfilada em modelos lineares generalizados
Palavras-chave em português
Inferência EstatÃstica
Resumo em português
Inferência acerca de um vetor paramétrico na presença de parâmetros de perturbação é freqüentemente baseada na função de verossimilhança perfilada. Entretanto, esta não se comporta como uma função de verossimilhança genuÃna e diversos ajustes para a função de verossimilhançan perfilada têm sido propostos. Nesta tese, consideramos um ajuste aditivo que reduz os viéses da função escore e da informação obtidas da função de verossimilhança perfilada de O(1) para O('N POT. -1'). O ajuste foi originalmente proposto a Stern (1997) mas mostramos que seu resultado contém erros. Um objetivo desta tese é obter a expressão correta para o ajuste de Stern. Deve ser enfatizado que este ajuste é aplicável em ampla generalidade pois permite que tanto o parâmetro de interesse quanto o de perturbação sejam multidimensionais. Nosso segundo objetivo é derivar a correção de Bartlett para a estatÃstica do teste da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas. Obtemos também expressões simples em forma fechada para o ajuste de Stern e a correspondente correção de Bartlett na classe dos modelos lineares generalizados. Um estudo de simulação é realizado para comparar o desempenho do teste da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas e os correspondentes testes corrigidos via correção de Bartlett
Título em inglês
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Resumo em inglês
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Data de Publicação
2021-07-29