Distribuição zero ajustada log-simétrica : estimação e modelagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: COSAVALENTE, Diego Renato Risco
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40176
Resumo: Comumente em situações reais tais como nas áreas de seguros, ecologia e biometria, nos deparamos com a variável de interesse sendo positiva e além disso, contendo zeros e observações atípicas. Transformações da variável ou ignorar os valores zeros não é um melhor procedimento a ser utilizado ou mesmo adequado levando a uma maior dificuldade de interpretação e conclusões errôneas. Nesse sentido, distribuições zero ajustada positivas permitem ajustar a variável de interesse positiva com presença de zeros considerando duas componentes. A primeira componente, denominada contínua, é responsável de modelar a variável de interesse quando esta é positiva, e a segunda é discreta e é responsável por modelar o evento em que a variável de interesse seja igual a zero. O objetivo do presente trabalho foi propor uma nova classe de distribuições e de modelos de regressão para dados contínuos positivos com excesso de zeros em que a componente contínua segue a classe log-simétrica que contém distribuições bimodais e distribuições com caudas mais leves ou pesadas do que a log-normal. Foi considerado o método de máxima verossimilhança para a estimação dos parâmetros do modelo proposto. Além disso, estudos de simulação de Monte Carlo sob para diferentes cenários para avaliar o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros foram realizados. Bem como, construímos intervalos de confiança assintóticos para os parâmetros e avaliamos as suas propriedades. Análise de Resíduos e métodos de diagnóstico também foram desenvolvidos. Para ilustrar nossa metodologia, conjuntos de dados reais na área de finanças e educação foram analisados.
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A primeira componente, denominada contínua, é responsável de modelar a variável de interesse quando esta é positiva, e a segunda é discreta e é responsável por modelar o evento em que a variável de interesse seja igual a zero. O objetivo do presente trabalho foi propor uma nova classe de distribuições e de modelos de regressão para dados contínuos positivos com excesso de zeros em que a componente contínua segue a classe log-simétrica que contém distribuições bimodais e distribuições com caudas mais leves ou pesadas do que a log-normal. Foi considerado o método de máxima verossimilhança para a estimação dos parâmetros do modelo proposto. Além disso, estudos de simulação de Monte Carlo sob para diferentes cenários para avaliar o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros foram realizados. Bem como, construímos intervalos de confiança assintóticos para os parâmetros e avaliamos as suas propriedades. Análise de Resíduos e métodos de diagnóstico também foram desenvolvidos. Para ilustrar nossa metodologia, conjuntos de dados reais na área de finanças e educação foram analisados.FACEPECommonly in real situations such as in the areas of insurance, ecology and biometrics we find that the response variable is positive and in addition, containing zeros and atypical observations. Transformations of the variable or ignoring the zero values is not a best procedure to be used or even appropriate leading to greater difficulty in interpretation and erroneous conclusions. In this sense, zero adjusted distributions allow to fit the positive variable of interest with excess of zero considering two components. The first component, called continuous, is responsible for modeling the variable of interest when it is positive, and the second is discrete and it is responsible for modeling the event in which the variable of interest is equal to zero. The main objective of the present work was to propose a new class of distributions and regression models for positive continuous data with excess of zeros in which the continuous component follows the log-symmetric class that contains bimodal distributions and distributions with lighter or heavier tails than the log-normal. The maximum likelihood method was used to estimate the model parameters proposed. In addition, Monte Carlo simulation studies for different scenarios to evaluate the maximum likelihood estimators of the parameters were performed. As well, we build asymptotic confidence intervals for the parameters and evaluate their properties. Residual analysis and diagnostic methods were developed. To illustrate our methodology, real data sets in the area of finance and education were analyzed.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessEstatística aplicadaClasse log-simétricaDistribuições zero ajustadasEstimador de máxima verossimilhançaDistribuição zero ajustada log-simétrica : estimação e modelageminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Diego Renato Risco Cosavalente.pdfDISSERTAÇÃO Diego Renato Risco Cosavalente.pdfapplication/pdf4249249https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40176/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diego%20Renato%20Risco%20Cosavalente.pdfa8a613dccdc565d3eb942f4210798803MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40176/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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