Estudo sobre os modelos não-lineares simétricos: aspectos inferenciais e aplicações

• Autor(a) principal: Ferreira, Luana Brenda Pontes
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34316
• topic: Distribuições simétricas; Estimação de parâmetros; Modelo não-linear simétrico; Symmetrical distributions; Parameter estimation; Non-linear symmetrical model.

Muitos conjuntos de dados ao serem analisados apresentam observações extremas, as quais podem influenciar na estimação paramétrica distorcendo as estimativas, por exemplo. Uma solução para lidar com conjunto de dados contendo este tipo de observação é assumir uma distribuição para os erros do modelo de uma regressão cujas caudas sejam mais pesadas do que as da distribuição normal. Os modelos que assumem para os erros distribuições pertencentes à família simétrica é uma alternativa ao modelo normal nessas situações e têm sido bastante utilizados na literatura, visto que estes modelos são menos sensíveis à presença de observações discrepantes. Outro ponto é que nem sempre o modelo linear ajusta-se bem as observações de um conjunto de dados, sendo necessário uma estrutura não-linear para a modelagem desses dados. Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo acerca dos modelos não-lineares simétricos. Para isto, apresentamos algumas distribuições da família simétrica, definimos o modelo não-linear simétrico, exibimos alguns aspectos inferenciais, processos iterativos para a estimação dos parâmetros do modelo definido e alguns resultados assintóticos, como propriedades dos estimadores e testes de hipóteses. Por fim, realizamos aplicações a três conjuntos de dados reais com as análises feitas através da linguagem R.