Nonnested hypothesis testing inference in regression models for rates and proportions

• Autor(a) principal: LEAL ALTURO, Olivia Lizeth
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000fvtm
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24573
• topic: Análise de regressão; Regressão beta

Existem diferentes modelos de regressão que podem ser usados para modelar taxas, proporções e outras variáveis respostas que assumem valores no intervalo unitário padrão, (0,1). Quando só uma classe de modelos de regressão é considerada, a seleção do modelos pode ser baseada nos testes de hipóteses usuais. O objetivo da presente dissertação é apresentar e avaliar numericamente os desempenhos em amostras imitas de testes que podem ser usados quando há dois ou mais modelos que são plausíveis, são não-encaixados e pertencem a classes de modelos de regressão distintas. Os modelos competidores podem diferir nos regressores que utilizam, nas funções de ligação e/ou na distribuição assumida para a variável resposta. Através de simulações de Monte Cario nós estimamos as taxas de rejeição nulas e não-nulas dos testes sob diversos cenários. Avaliamos também o desempenho de um procedimento de seleção de modelos. Os resultados mostram que os testes podem ser bastante úteis na escolha do melhor modelo de regressão quando a variável resposta assume valores no intervalo unitário padrão.