Browsing Teses e dissertações by CNPq Subject "CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO"
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Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, Câmpus São Carlos, 17/05/2023)Imbalanced data refers to a dataset where one class has significantly fewer observations than the other class. This can lead to poor performance of both machine learning algorithms and statistical models, since most of ... -
Reliability analysis of repairable systems considering unobserved heterogeneity and competing risks
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 09/10/2023)In repairable systems, the failure process defined by the failure intensity function can be impacted by three crucial characteristics: the type of repair performed after the failures occur, the underlying cause of the ... -
Uma abordagem bayesiana para avaliação de concordância entre dispositivos de medição de uma variável funcional
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/09/2023)It is common in the industrial and clinical context to seek more precision, accurate, accessible and cheaper equipments. Therefore, it is important for these fields to have a way to compare the agreement of new devices ... -
Uma abordagem estatística para a análise dos resultados das eleições presidenciais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/01/2024)Multiparty data has characteristics that make it compositional data such as a constant sum of components and a limited space known as simplex. Thus, the purpose of the work is to develop a methodology to analyze multi-party ... -
Modelagem de predição de crimes na região metropolitana de São Paulo
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/12/2023)The issue of public security is a challenge for Brazilian society, and crime is a major concern for the most populous state in the country, São Paulo. It is always desirable for the public administration to model and predict ... -
New families of linear and partially linear quantile regression models under reparameterized Marshall-Olkin distributions
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 31/07/2023)In this dissertation, we propose families of linear and partially linear quantile regression models, where the response variable follows a reparameterized Marshall-Olkin distribution with support on the real line. This ... -
A robust lasso regression for linear mixed-effects models with diagnostic analysis
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)Variable selection has been a topic of great interest for statisticians and researchers alike. The choice of the best subset of predictors may be carried out with the objective of improving prediction or for easier ... -
Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/10/2022)The missing data are observations that should have been made, but were not for some reason, thus reducing the ability to understand the nature of the phenomenon, in addition to making it difficult to extract information ... -
Extensões do resíduo quantílico
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 20/12/2022)Regression models have profound importance in analyses that aim to investigate the relationship between a dependent variable and a set of predictor variables. The diagnostic analysis is a fundamental step in validating a ... -
A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitário (0, 1)
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/06/2019)In this research a new statistical model is introduced to model data restricted in the continuous interval (0,1). The proposed model is constructed under a transformation of variables, in which the transformed variable is ... -
Penalized regression methods for compositional data
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/12/2018)Compositional data consist of known vectors such as compositions whose components are positive and defined in the interval (0,1) representing proportions or fractions of a "whole", where the sum of these components must ... -
Um procedimento para seleção de variáveis em modelos lineares generalizados duplos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 01/04/2019)The double generalized linear models (DGLM), unlike the generalized linear model (GLM), allow the fit of the dispersion parameter of the response variable as a function of predictor variables, improving the way of modeling ... -
Modelos série de potência zero-modificado para séries temporais com dados de contagem
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/05/2019)The goal of this work is to propose the Zero-Modified models with Power Series distribution (ZMPS) for time series with counting data. The ZMPS model have a huge portfolio of count data distributions wherein, with an ... -
Neural networks as an optimization tool for regression
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/09/2019)Neural networks are a tool to solve prediction problems that have gained much prominence recently. In general, neural networks are used as a predictive method, that is, their are used to estimate a regression function. ... -
Modelos bayesianos zero-modificados para séries temporais de contagem
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 30/04/2020)This work presents two Bayesian zero-modified (ZM) models for count time series: zero-modified Poisson ARMA and zero-modified COM-Poisson ARMA. The latter allows a greater flexibility since it has an aditional parameter ... -
Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutural
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 08/05/2020)Proficiency testing determines the performance of individual laboratories with respect to specific measurement tests and it is used to monitor the reliability of laboratory measurements. Considering a multivariate measurement ... -
Modelos de regressão para dados de contagem k-modificados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 21/01/2020)In this work the regression model to k-Modified family distributions is proposed. It is understood as modification, the inclusion of a parameter in the probability mass function of the traditional discrete distributions, ... -
Métodos de estimação em modelos de efeitos mistos não lineares de caudas pesadas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 05/12/2019)Parameter estimation in nonlinear mixed-effects models is often challenging. In this thesis, a comparison of estimation methods for these models is proposed under a frequentist approach. In the first study, a comparison ... -
Modelo de mistura de regressão: uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/04/2020)In the current dissertation, we study the mixture regression models and present two Bayesian methodologies for their estimation. The first one considers the number of components is known and we propose the use of two ... -
Modelos não lineares assimétricos com efeitos mistos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/08/2019)This work aims to develop asymmetric nonlinear regression models with mixed-effects, which provide alternatives to the use of normal distribution and other symmetric distributions, in order to avoid the sensitivity in the ...