Modelos de estrutura de covariância para dados longitudinais considerando o plano amostral complexo

• Autor(a) principal: Andraos, Leandro Vital
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12744
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; Dados do tipo painel; Modelos de efeitos mistos; Estruturas de covariância; Funções de ajuste; Inferência para dados amostrais complexos; BHPS; Longitudinal data; Mixed models; Covariance structures; Fitting function; Inference for complex survey data

Nesta monografia são estudados métodos estatísticos com o apoio de ferramentas computacionais para o estudo de dados do tipo painel oriundos da pesquisa British Househould Panel Survey (BHPS). Procedimentos de inferência estatística para parâmetros de modelos de efeitos mistos são avaliados considerando diferentes estruturas longitudinais de covariância. Comparações entre métodos de estimação que consideram o plano amostral complexo e aqueles que o ignoram são realizadas através de um estudo de simulação e o comportamento de estimadores que tem como base funções de ajuste é avaliado. São considerados os seguintes métodos de estimação pontual: máxima verossimilhança, máxima pseudo verossimilhança e mínimos quadrados generalizados. O desempenho dos estimadores também é avaliado considerando cenários em que os dados são gerados a partir de diferentes distribuições de probabilidade, incluindo tanto distribuições simétricas quanto assimétricas.