O Modelo de Regressão Potência-Normal Logística, Cauchy, Normal e Gumbel para resposta no intervalo unitário

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pedraza, Carlos Franklin Taco
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13169
Resumo: In this research a new statistical model is introduced to model data restricted in the continuous interval (0,1) . The new model is the composition of the power-normal distribution and the quantile of another family of distributions with the same support. The new proposal is a generalization of the model proposed by Johnson (Johnson (1949)). In addition, the new family is extended to regression models as an alternative to the regression model with a unit interval response. Also for the proposed class of models, we developed inference procedures from the classical perspective, based on the likelihood theory. Specifically, the maximum likelihood estimates are obtained numerically and we study the asymptotic properties via stochastic simulation and we develop hypothesis testing procedures for the model parameters and a simulation study is performed to study the asymptotic behavior of the gradient, wald, score and likelihood ratio statistics. An application for real data to illustrate the use of the new family is considered.
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In addition, the new family is extended to regression models as an alternative to the regression model with a unit interval response. Also for the proposed class of models, we developed inference procedures from the classical perspective, based on the likelihood theory. Specifically, the maximum likelihood estimates are obtained numerically and we study the asymptotic properties via stochastic simulation and we develop hypothesis testing procedures for the model parameters and a simulation study is performed to study the asymptotic behavior of the gradient, wald, score and likelihood ratio statistics. An application for real data to illustrate the use of the new family is considered.Neste trabalho é proposto uma nova classe de modelos estatístico para modelar dados limitados no intervalo continuo (0,1) . O novo modelo é a composição da distribuição potência-normal e o quantil de outra família de distribuições com o mesmo suporte. A nova proposta é uma generalização do modelo proposto por Johnson (Johnson (1949)). Além disso, a nova família é estendida para modelos de regressão como uma alternativa aos modelos de regressão com resposta no intervalo unitario. Também para a classe de modelos proposto, desenvolvemos procedimentos inferênciais desde a perspectiva clássica, baseada na teoria de verossimilhança. Especificamente é obtido as estimativas de máxima verossimilhança numericamente e estudamos as propriedades assintóticas via simulação estócastica e desenvolvemos procedimetos de teste de hipóteses para os parâmetros do modelo e um estudo de simulação é realizado para estudar o comportamento assintótico das estatísticas gradiente, wald, escore e razão de verossimilhança. Uma aplicação para dados reais para ilustrar o uso da nova família é considerada.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: Código de Financiamento 001porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDistribuição potência normalFunção quantílicaEstimação de máxima verossimilhançaPower-normal distributionQuantile functionMaximum likelihood estimationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAO Modelo de Regressão Potência-Normal Logística, Cauchy, Normal e Gumbel para resposta no intervalo unitárioThe Power Normal Logistic, Cauchy, Normal and Gumbel Regression for response in the unit intervalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006001cb0d8cb-f48c-48d8-ab4f-bd428cd640ecreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação versão revisada.pdfDissertação versão revisada.pdfDissertação final revisadaapplication/pdf758677https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20vers%c3%a3o%20revisada.pdf155a6f3492d065771eff32b016f20200MD51Carta comprovante PIPGEs.pdfCarta comprovante PIPGEs.pdfCarta Comprovante assinada pelo Orientadorapplication/pdf97501https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/2/Carta%20comprovante%20PIPGEs.pdf07a2e31d4ae062fccabd4c8cb72cf99aMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53TEXTDissertação versão revisada.pdf.txtDissertação versão revisada.pdf.txtExtracted texttext/plain158533https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/4/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20vers%c3%a3o%20revisada.pdf.txtdf504bbedb9e3589f6a583df421ec1e7MD54Carta comprovante PIPGEs.pdf.txtCarta comprovante PIPGEs.pdf.txtExtracted texttext/plain1297https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/6/Carta%20comprovante%20PIPGEs.pdf.txta04c24cfee81cb80f7a66c13ccfea2e3MD56THUMBNAILDissertação versão revisada.pdf.jpgDissertação versão revisada.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg15446https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20vers%c3%a3o%20revisada.pdf.jpg0b6f4c1b5ab498c650c993f23c90937bMD55Carta comprovante PIPGEs.pdf.jpgCarta comprovante PIPGEs.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7365https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13169/7/Carta%20comprovante%20PIPGEs.pdf.jpg9e0c642a07bc99e518093892af1aa47bMD57ufscar/131692023-09-18 18:31:59.775oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13169Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:59Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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