Ajustes para a verossimilhança perfilada em modelos lineares generalizados

• Autor(a) principal: Perez, Fernando Lucambio
• Data de Publicação: 2003
• 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-20210729-133043/
• topic: Inferência Estatística

Inferência acerca de um vetor paramétrico na presença de parâmetros de perturbação é freqüentemente baseada na função de verossimilhança perfilada. Entretanto, esta não se comporta como uma função de verossimilhança genuína e diversos ajustes para a função de verossimilhançan perfilada têm sido propostos. Nesta tese, consideramos um ajuste aditivo que reduz os viéses da função escore e da informação obtidas da função de verossimilhança perfilada de O(1) para O('N POT. -1'). O ajuste foi originalmente proposto a Stern (1997) mas mostramos que seu resultado contém erros. Um objetivo desta tese é obter a expressão correta para o ajuste de Stern. Deve ser enfatizado que este ajuste é aplicável em ampla generalidade pois permite que tanto o parâmetro de interesse quanto o de perturbação sejam multidimensionais. Nosso segundo objetivo é derivar a correção de Bartlett para a estatística do teste da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas. Obtemos também expressões simples em forma fechada para o ajuste de Stern e a correspondente correção de Bartlett na classe dos modelos lineares generalizados. Um estudo de simulação é realizado para comparar o desempenho do teste da razão de verossimilhanças perfiladas ajustadas e os correspondentes testes corrigidos via correção de Bartlett