Diagnóstico baseado na influência local conforme para os modelos de regressão Birnbaum-Saunders e Senh-Normal.

• Autor(a) principal: LIMA, José Iraponil Costa.
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1203
• topic: Influência Local - Matemática; Modelo de Regressão de Birnbaum-Saunders; Modelo de Regressão de Senh-Normal; Ajuste de Regressão; Método de Influência Local - Cook; Diagnóstico - Modelos Matemáticos; Local Influence Method - Cook; Matemática.

O método de influência local proposto por Cook (1986) é uma importante ferramenta na análise da influência conjunta das observações nos resultados de um ajuste de regressão. Esta técnica tem como objetivo principal avaliar mudanças nos resultados da análise quando pequenas perturbações são incorporadas ao modelo e/ou aos dados. Se essas perturbações causarem efeitos desproporcionais nas estimativas, pode ser indí io de que o modelo está mal ajustado ou que possam existir afastamentos sérios das suposições feitas para o mesmo. Apesar do método baseado na curvatura normal proposto por Cook (1986) ser de grande utilidade, este possui alguns in convenientes. Por exemplo, a curvatura normal pode tomar qualquer valor real e não é invariante sob uma mudança uniforme de escala. Neste trabalho, estudamos a influência local conforme, proposto por Poon & Poon (1999) em modelos de regressão, que tem como objetivo contornar estes inconvenientes. Mais especificamente, aplicamos esta técnica de diagnóstico para os modelos de regressão log-Birnbaum-Saunders e derivamos as matrizes apropriadas para obter a influência local nos parâmetros estimados de um modelo mais geral, o modelo de regressão senh-normal. Finalmente, ilustramos a teoria desenvolvida em conjuntos de dados reais.