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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2004.tde-20210729-134819
Documento
Autor
Nome completo
Marcos Santos de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2004
Orientador
Título em português
Um modelo de regressão beta: teoria e aplicações
Palavras-chave em português
Análise Multivariada
Resumo em português
Esta dissertação compreende o estudo de um modelo de regressão adequado para situações em que a variável resposta é medida de forma contínua no intervalo unitário como, por exemplo, dados de taxas ou proporções. O trabalho foi baseado no artigo de Ferrari e Cribari-Neto (2004) que propõe um modelo de regressão em que a resposta tem distribuição beta utilizando uma parametrização da lei beta que é indexada pela média e um parâmetro de dispersão. Nossa contribuição está, primeiramente, na avaliação, via simulação, da qualidade das aproximações utilizadas nas inferências sobre os parâmetros em amostras finitas. Em particular, avaliamos o viés do estimador de máxima verossimilhança, a proximidade de sua distribuição à distribuição normal de referência, a distorção do tamanho dos testes de razão de verossimilhanças, escore e Wald e a qualidade da aproximação das distribuições das estatísticas dos testes por uma distribuição qui-quadrado adequada. Desenvolvemos também uma análise e discussão de duas novas aplicações do modelo de regressão beta a conjuntos de dados reais.
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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