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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2005.tde-20210729-205950
Document
Author
Full name
Carine Savalli Redígolo
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2005
Supervisor
Title in Portuguese
Teste do tipo escore para componentes de variância em modelos elípticos lineares mistos
Keywords in Portuguese
Análise Multivariada
Inferência Estatística
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Abstract in Portuguese
O objetivo deste trabalho é discutir a aplicação do modelo elíptico linear misto para dados com medidas repetidas na presença de observações aberrantes. A classe das distribuições elípticas inclui várias distribuições simétricas contínuas como, por exemplo, a normal e a t-Student. Essas distribuições podem apresentar caudas mais leves do que as da normal ou mais pesadas, e este último caso apresenta-se como uma boa alternativa para tratar dados com observaçòes aberrantes. Mostramos o processo de estimação dos parâmetros fixos e componentes de variância para o modelo elíptico linear misto, bem como para os efeitos aleatórios. Aspectos relacionados ao ajuste do modelo também são discutidos através do estudo dos resíduos condicionais padronizados e de pontos de alavanca. Maior ênfase é dada ao problema de testar hipóteses acerca dos componentes de variância da matriz de variância-covariância, já que estes se encontram na fronteira do espaço paramétrico. Para tanto, propomos utilizar a estatística do tipo escore, apresentada inicialmente por Silvapulle e Silvapulle (1995), e posteriormente, aplicada por Verbeke e Molenberghs (2003) no contexto de testes de componentes de variância para o caso nromal. Finalmente, para comparar o poder da estatística do tipo escore com a estatística da razão de verossimilhanças para testar componentes de variância, apresentamos os resultados de uma simulação, assumindo a distribuição t-Student. os resultados indicam que a estatística do tipo escore, além de ser mais simples de calcular, uma vez que exige a estimação do modelo somente sob a hipótese nula, também é mais poderosa para amostras pequenas e moderadas.
Title in English
not available
Abstract in English
not available
 
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Publishing Date
2021-07-29
 
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