Modelo linear parcial generalizado simétrico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-26072017-105153/ |
Resumo: | Neste trabalho foi proposto o modelo linear parcial generalizado simétrico, com base nos modelos lineares parciais generalizados e nos modelos lineares simétricos, em que a variável resposta segue uma distribuição que pertence à família de distribuições simétricas, considerando um preditor linear que possui uma parte paramétrica e uma não paramétrica. Algumas distribuições que pertencem a essa classe são as distribuições: Normal, t-Student, Exponencial potência, Slash e Hiperbólica, dentre outras. Uma breve revisão dos conceitos utilizados ao longo do trabalho foram apresentados, a saber: análise residual, influência local, parâmetro de suavização, spline, spline cúbico, spline cúbico natural e algoritmo backfitting, dentre outros. Além disso, é apresentada uma breve teoria dos modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma). Os modelos foram ajustados utilizando o pacote gamlss disponível no software livre R. A seleção de modelos foi baseada no critério de Akaike (AIC). Finalmente, uma aplicação é apresentada com base em um conjunto de dados reais da área financeira do Chile. |
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Modelo linear parcial generalizado simétricoLinear Model Partial Generalized SymmetricDistribuições simétricasGeneralized semi-parametric modelsModelo linear parcial generalizado simétricoModelos GAMLSSModelos generalizados semiparamétricosModels GAMLSSSymmetric distributionsSymmetric generalized partial linear modelNeste trabalho foi proposto o modelo linear parcial generalizado simétrico, com base nos modelos lineares parciais generalizados e nos modelos lineares simétricos, em que a variável resposta segue uma distribuição que pertence à família de distribuições simétricas, considerando um preditor linear que possui uma parte paramétrica e uma não paramétrica. Algumas distribuições que pertencem a essa classe são as distribuições: Normal, t-Student, Exponencial potência, Slash e Hiperbólica, dentre outras. Uma breve revisão dos conceitos utilizados ao longo do trabalho foram apresentados, a saber: análise residual, influência local, parâmetro de suavização, spline, spline cúbico, spline cúbico natural e algoritmo backfitting, dentre outros. Além disso, é apresentada uma breve teoria dos modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma). Os modelos foram ajustados utilizando o pacote gamlss disponível no software livre R. A seleção de modelos foi baseada no critério de Akaike (AIC). Finalmente, uma aplicação é apresentada com base em um conjunto de dados reais da área financeira do Chile.In this work we propose the symmetric generalized partial linear model, based on the generalized partial linear models and symmetric linear models, that is, the response variable follows a distribution that belongs to the symmetric distribution family, considering a linear predictor that has a parametric and a non-parametric component. Some distributions that belong to this class are distributions: Normal, t-Student, Power Exponential, Slash and Hyperbolic among others. A brief review of the concepts used throughout the work was presented, namely: residual analysis, local influence, smoothing parameter, spline, cubic spline, natural cubic spline and backfitting algorithm, among others. In addition, a brief theory of GAMLSS models is presented (generalized additive models for position, scale and shape). The models were adjusted using the package gamlss available in the free R software. The model selection was based on the Akaike criterion (AIC). Finally, an application is presented based on a set of real data from Chile\'s financial area.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLobos, Cristian Marcelo VillegasVasconcelos, Julio Cezar Souza2017-02-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-26072017-105153/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-17T16:38:18Zoai:teses.usp.br:tde-26072017-105153Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-17T16:38:18Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Neste trabalho foi proposto o modelo linear parcial generalizado simétrico, com base nos modelos lineares parciais generalizados e nos modelos lineares simétricos, em que a variável resposta segue uma distribuição que pertence à família de distribuições simétricas, considerando um preditor linear que possui uma parte paramétrica e uma não paramétrica. Algumas distribuições que pertencem a essa classe são as distribuições: Normal, t-Student, Exponencial potência, Slash e Hiperbólica, dentre outras. Uma breve revisão dos conceitos utilizados ao longo do trabalho foram apresentados, a saber: análise residual, influência local, parâmetro de suavização, spline, spline cúbico, spline cúbico natural e algoritmo backfitting, dentre outros. Além disso, é apresentada uma breve teoria dos modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma). Os modelos foram ajustados utilizando o pacote gamlss disponível no software livre R. A seleção de modelos foi baseada no critério de Akaike (AIC). Finalmente, uma aplicação é apresentada com base em um conjunto de dados reais da área financeira do Chile. |
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