Verossimilhança perfilada nos modelos lineares generalizados com superdispersão

• Autor(a) principal: ANDRADE, Thiago Alexandro Nascimento de
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/0013000009x2x
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12136
• topic: Correção de Bartlett; Correção de Bartlett; Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão; Razão de verossimilhanças; Verossimilhança perfilada

A classe de Modelos Lineares Generalizados com Superdispersão (MLGSs) proposta por Dey et al. (1997), tem sido amplamente utilizada na modelagem de dados cuja variância da variável resposta excede o valor nominal predito no modelo. O principal objetivo da presente dissertação é a obtenção de um fator de correção de Bartlett, segundo a metodologia proposta por DiCiccio e Stern (1994), à estatística da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas proposta por Cox e Reid (1987) para o teste conjunto dos efeitos da dispersão nesta classe de modelos. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados com o objetivo de avaliar os desempenhos dos testes baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças usual (LR), razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas (LRpa) e razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas corrigida (LRc pa), no que se refere a tamanho e poder em amostras finitas. Os resultados numéricos obtidos favorecem o teste proposto nesta dissertação.