Inferência estatística para modelos lineares com restrições nos parâmetros em condições regulares e não regulares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Giampaoli, Viviana
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-023307/
Resumo: Estudamos estatísticas adequadas para testar hipóteses sobre os parâmetros de modelos lineares com restrições no espaço paramétrico. Propomos um teste alternativo para dois casos em que as restrições sobre o espaço paramétrico são impostas peloobjetivo da investigação em condições regulares, (i.e. quando o parâmetro está no interior do espaço paramétrico). Concluímos, através de estudos de simulação, que o teste alternativo é, em geral, mais poderoso que o teste usual. Uma abordagembayesiana utilizando o fator de Bayes para a análise deste tipo de hipótese também foi considerada. Nesse contexto, mostramos que a metodologia proposta por Irony e Pereira (Resenhas IME-USP, (1995) 27-46) para o cálculo do fator de Bayes é maisflexível que proposta por Carlin e Chib (Journal of the Royal Statistical Society B, 57, (1995) 473-484) quanto à escolha das distribuições a priori. Também consideramos testes de hipóteses sob condições não regulares (quando a hipótese coloca oparâmetro na fronteira do espaço paramétrico) para as componentes de variância de um modelo de efeitos aleatórios. Aplicamos os resultados dados por Vu e Zhou (The Annals of Statistics, 25, (1997) 897-916) sobre a estatística da razão deverossimilhanças, identificando casos específicos em que as condições de regularidade são válidas
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