Modelo Binomial Semiparamétrico

• Autor(a) principal: Maia, Gisele de Oliveira
• Data de Publicação: 2017
• 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/12236
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; semiparamétrico; curva suave; modelo binomial semiparamétrico; Semiparametric; Smooth Curve; Semiparametric Binomial Model

Em diversos estudos, variáveis de interesse podem apresentar relações lineares e não lineares com variáveis auxiliares. Por isso a importância de se trabalhar com os modelos semiparamétricos, onde tanto estimamos os parâmetros para a parte paramétrica quanto para a parte não paramétrica, esta última sendo estimada através de uma curva suave proposta por Green e Silverman[7] (1994) e Eilers e Marx[4] (1996). Neste trabalho, assumimos que a variável resposta segue uma distribuição Binomial, onde a componente sistemática terá duas composições, uma linear e uma não linear. Os parâmetros do modelo são estimados através do método de Newton-Raphson, com o auxílio da função escore e da matriz de informação de Fisher. Os cálculos foram realizados considerando as três funções de ligação, a saber logit, probit e complemento log-log. O parâmetro de suavização é obtido através da minimização da função de validação cruzada. Foram realizadas simulações e aplicações a dados reais utilizando o software R Core Team[11] (2017) com auxílio de algoritmos feitos neste trabalho.