Extensões da teoria das equações de estimação generalizadas a dados circulares e modelos de dispersão

• Autor(a) principal: Artes, Rinaldo
• Data de Publicação: 1997
• 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-20210729-013602/
• topic: Inferência Paramétrica; Pesquisa E Planejamento Estatístico

Nesta fase sugerimos um método inspirado na teoria da quase-verossimilhança para a análise de modelos de dispersão longitudinais. Tal método não pressupõe o conhecimento da distribuição multivariada associada aos vetores resposta, necessitando apenas de suposições sobre o comportamento dos parâmetros de interess e sobre a estrutura de correlação envolvendo funções convenientes dos dados. Foram desenvolvidas equações de estimação tanto para modelos envolvendo o parâmetro de posição como para modelos envolvendo o parâmetro de posição como para modelos que envolvem tanto o par ametro de posição como o de dispersão. Provamos, sob condições gerais, que os estimadores obtidos por esse método são consistentes e assintoticamente normais. Outras propriedades desses estimadores foram avaliadas através de estudos de simulação. Apresentamos também, uma aplicação à um conjunto de dados circulares