Modelos não-lineares da família exponencial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SANTOS, Alessandro Henrique da Silva
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Texto Completo: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4462
Resumo: The exponential family nonlinear models are an extension of the generalized models, opening various options for the distribution of the variable answer and allowing larger flexibility for the connection between the average and the systematic component. These models, for being less restrictive, having been used to model several phenomena in the nature. To estimate the parameters of these models, several procedures are proposed. Usually, the method of maximum likelihood, that has asymptotic properties of order n-1, where n is the size of the sample, it is the used. In this work we will make a general approach to the no-linear models of the exponential family. The theory of the exponential family will be introduced presenting the function of density of probability, function cumulantes geratriz, likelihood function, likelihood ratio and deviation of the model; such presented results will facilitate and/or they will be necessary in the understanding of what will be done for the nonlinear models of the exponential family. The exponential family nonlinear models will be defined by presenting the suppositions of the model, its likelihood function and the algorithm for the estimate of the parameters. We will make the approach of the diagnosis analysis and of influence of the exponential family nonlinear models. Finally, we will present some applications and we will show the efficiency and importance in the use of this class, once several phenomena present nonlinear behavior.
id URPE_73fa912d1f555a8e143c6ba9f92e3ca9
oai_identifier_str oai:tede2:tede2/4462
network_acronym_str URPE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
repository_id_str
spelling SANTOS, Eufrázio de SouzaCORDEIRO, Gauss MoutinhoSANTOS, Laélia Pumilla Botêlho Campos dosMARINO, Jacira GuiroLIMA NETO, Eufrásio de Andradehttp://lattes.cnpq.br/5001622972488729SANTOS, Alessandro Henrique da Silva2016-05-19T14:39:16Z2009-02-27SANTOS, Alessandro Henrique da Silva. Modelos não-lineares da família exponencial. 2009. 73 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4462The exponential family nonlinear models are an extension of the generalized models, opening various options for the distribution of the variable answer and allowing larger flexibility for the connection between the average and the systematic component. These models, for being less restrictive, having been used to model several phenomena in the nature. To estimate the parameters of these models, several procedures are proposed. Usually, the method of maximum likelihood, that has asymptotic properties of order n-1, where n is the size of the sample, it is the used. In this work we will make a general approach to the no-linear models of the exponential family. The theory of the exponential family will be introduced presenting the function of density of probability, function cumulantes geratriz, likelihood function, likelihood ratio and deviation of the model; such presented results will facilitate and/or they will be necessary in the understanding of what will be done for the nonlinear models of the exponential family. The exponential family nonlinear models will be defined by presenting the suppositions of the model, its likelihood function and the algorithm for the estimate of the parameters. We will make the approach of the diagnosis analysis and of influence of the exponential family nonlinear models. Finally, we will present some applications and we will show the efficiency and importance in the use of this class, once several phenomena present nonlinear behavior.Os modelos não-lineares da família exponencial são uma extensão dos modelos generalizados, abrindo um leque de opções para a distribuição da variável resposta e permitindo maior flexibilidade para a ligação entre a média e a componente sistemática. Estes modelos, por serem menos restritivos, têm sido utilizados para modelar diversos fenômenos na natureza. Para estimar os parâmetros destes modelos, vários procedimentos são propostos. Usualmente, o método de máxima verossimilhança, que tem propriedades assintóticas de ordem n-1, onde n é o tamanho da amostra, é o mais utilizado. Neste trabalho faremos uma abordagem geral dos modelos não-lineares da família exponencial. Será introduzida a teoria da família exponencial sendo apresentada a função de densidade de probabilidade, função geratriz de cumulantes, função de verossimilhança, razão de verossimilhança e desvio do modelo; tais resultados apresentados facilitarão e/ou serão necessários na compreensão do que será feito para os modelos não-lineares da família exponencial. Será definido o modelo não-linear da família exponencial sendo apresentadas as suposições do modelo, sua função de verossimilhança e algoritmo da estimação dos parâmetros. Faremos a abordagem da análise de diagnóstico e de influência dos modelos não-lineares da família exponencial. Por fim, faremos aplicações e mostraremos a eficiência e importância na utilização desta classe, uma vez que diversos fenômenos apresentam comportamento não-linear.Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-19T14:39:16Z No. of bitstreams: 1 Alessandro Henrique da Silva Santos.pdf: 536044 bytes, checksum: 011926984df2097b6901e78e8a50d28e (MD5)Made available in DSpace on 2016-05-19T14:39:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alessandro Henrique da Silva Santos.pdf: 536044 bytes, checksum: 011926984df2097b6901e78e8a50d28e (MD5) Previous issue date: 2009-02-27application/pdfporUniversidade Federal Rural de PernambucoPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística AplicadaUFRPEBrasilDepartamento de Estatística e InformáticaModelos não-linearesFamília exponencialNonlinear modelsExponential familyCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAModelos não-lineares da família exponencialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis768382242446187918600600600-6774555140396120501-5836407828185143517info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82089http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/4462/1/license.txt7b5ba3d2445355f386edab96125d42b7MD51ORIGINALAlessandro Henrique da Silva Santos.pdfAlessandro Henrique da Silva Santos.pdfapplication/pdf536044http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/4462/2/Alessandro+Henrique+da+Silva+Santos.pdf011926984df2097b6901e78e8a50d28eMD52tede2/44622016-08-03 10:45:27.223oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2024-05-28T12:31:48.267090Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
dc.title.por.fl_str_mv Modelos não-lineares da família exponencial
title Modelos não-lineares da família exponencial
spellingShingle Modelos não-lineares da família exponencial
SANTOS, Alessandro Henrique da Silva
Modelos não-lineares
Família exponencial
Nonlinear models
Exponential family
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
title_short Modelos não-lineares da família exponencial
title_full Modelos não-lineares da família exponencial
title_fullStr Modelos não-lineares da família exponencial
title_full_unstemmed Modelos não-lineares da família exponencial
title_sort Modelos não-lineares da família exponencial
author SANTOS, Alessandro Henrique da Silva
author_facet SANTOS, Alessandro Henrique da Silva
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv SANTOS, Eufrázio de Souza
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv CORDEIRO, Gauss Moutinho
dc.contributor.referee1.fl_str_mv SANTOS, Laélia Pumilla Botêlho Campos dos
dc.contributor.referee2.fl_str_mv MARINO, Jacira Guiro
dc.contributor.referee3.fl_str_mv LIMA NETO, Eufrásio de Andrade
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5001622972488729
dc.contributor.author.fl_str_mv SANTOS, Alessandro Henrique da Silva
contributor_str_mv SANTOS, Eufrázio de Souza
CORDEIRO, Gauss Moutinho
SANTOS, Laélia Pumilla Botêlho Campos dos
MARINO, Jacira Guiro
LIMA NETO, Eufrásio de Andrade
dc.subject.por.fl_str_mv Modelos não-lineares
Família exponencial
topic Modelos não-lineares
Família exponencial
Nonlinear models
Exponential family
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Nonlinear models
Exponential family
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
description The exponential family nonlinear models are an extension of the generalized models, opening various options for the distribution of the variable answer and allowing larger flexibility for the connection between the average and the systematic component. These models, for being less restrictive, having been used to model several phenomena in the nature. To estimate the parameters of these models, several procedures are proposed. Usually, the method of maximum likelihood, that has asymptotic properties of order n-1, where n is the size of the sample, it is the used. In this work we will make a general approach to the no-linear models of the exponential family. The theory of the exponential family will be introduced presenting the function of density of probability, function cumulantes geratriz, likelihood function, likelihood ratio and deviation of the model; such presented results will facilitate and/or they will be necessary in the understanding of what will be done for the nonlinear models of the exponential family. The exponential family nonlinear models will be defined by presenting the suppositions of the model, its likelihood function and the algorithm for the estimate of the parameters. We will make the approach of the diagnosis analysis and of influence of the exponential family nonlinear models. Finally, we will present some applications and we will show the efficiency and importance in the use of this class, once several phenomena present nonlinear behavior.
publishDate 2009
dc.date.issued.fl_str_mv 2009-02-27
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-05-19T14:39:16Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SANTOS, Alessandro Henrique da Silva. Modelos não-lineares da família exponencial. 2009. 73 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4462
identifier_str_mv SANTOS, Alessandro Henrique da Silva. Modelos não-lineares da família exponencial. 2009. 73 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
url http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4462
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv 768382242446187918
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
600
dc.relation.department.fl_str_mv -6774555140396120501
dc.relation.cnpq.fl_str_mv -5836407828185143517
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Departamento de Estatística e Informática
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron:UFRPE
instname_str Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron_str UFRPE
institution UFRPE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
bitstream.url.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/4462/1/license.txt
http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/4462/2/Alessandro+Henrique+da+Silva+Santos.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 7b5ba3d2445355f386edab96125d42b7
011926984df2097b6901e78e8a50d28e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.br
_version_ 1810102215157743616