Regressão quantílica com distribuições assimétricas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Alan da
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/40470
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.
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spelling Regressão quantílica com distribuições assimétricasDistribuições log-simétricasRegressão quantílicaSimulação de Monte CarloTeste de hipótesesDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.Modelos de regressão baseados na família de distribuições log-simétricas e na família de distribuições mistura-escala Birnbaum-Saunders são particularmente úteis quando a variável resposta é estritamente positiva e assimétrica. Neste trabalho, propomos duas classes de modelos de regressão quantílica que são apresentados em dois artigos, o primeiro deles baseado nas distribuições log-simétricas e o se- gundo baseado nas distribuições mistura-escala Birnbaum-Saunders. Em ambos os casos, é feita uma reparametrização das distribuições inserindo um parâmetro de quantil. Em cada artigo, dois estudos de simulação foram realizados utilizando o software R, sendo o primeiro deles para análise do desem- penho dos estimadores de máxima verossimilhança, dos critérios de informação AIC, BIC e AICc, e dos resíduos Cox-Snell e quantil aleatorizado. O segundo avaliou o tamanho/poder dos testes Wald, razão de verossimilhança, score e gradiente. Os dois estudos de simulação foram conduzidos considerando diferentes quantis de interesse e tamanhos amostrais. Por fim, uma aplicação utilizando dados reais é apresentada para cada modelo proposto.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Regression models based on the family of log-symmetric distributions and the family of scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions are particularly useful when the response variable is strictly positive and asymmetric. In this work, we propose two classes of quantile regression models that are presented in two articles, the first based on the log-symmetric distributions and the second based on the scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions. In both cases, a reparameterization of the distribution is introduced by inserting a quantile parameter. For each article, two simulation studies are carried out using the R software. The first one analyzes the performance of the maximum likelihood estimators, the information criteria AIC, BIC and AICc, and the generalized Cox-Snell and random quantile residuals. The second one evaluates the performance of the size and power of the Wald, likelihood ratio, score and gradient tests. The two simulation studies are conducted considering different quantiles of interest and sample sizes. Finally, an application using real data is presented for each proposed model.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaSantos, Helton Saulo Bezerra dosalan.silva.6991@gmail.comSilva, Alan da2021-04-09T00:15:59Z2021-04-09T00:15:59Z2021-03-082020-12-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Alan da. Regressão quantílica com distribuições assimétricas. 2020. 88 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.https://repositorio.unb.br/handle/10482/40470A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:38Zoai:repositorio.unb.br:10482/40470Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:38Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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