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Modelos de regressão binomial correlacionada
dc.contributor.author | Pires, Rubiane Maria | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:04:51Z | |
dc.date.available | 2012-09-11 | |
dc.date.available | 2016-06-02T20:04:51Z | |
dc.date.issued | 2012-05-18 | |
dc.identifier.citation | PIRES, Rubiane Maria. Modelos de regressão binomial correlacionada. 2012. 148 f. Tese (Doutorado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2012. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4488 | |
dc.description.abstract | In this thesis, a class of correlated binomial regression models is proposed. The model is based on the generalized binomial distribution proposed by Luceño (1995) and Luceño & Ceballos (1995). The regression structure is modeled by using four different link functions and the dependence between the Bernoulli trials is modeled by using three different correlation structures. A data augmentation scheme is used in order to overcome the complexity of the mixture likelihood. Frequentist and Bayesian approaches are used in the model fitting process. A diagnostics analysis is provided in order to check the underlying model assumptions and to identify the presence of outliers and/or influential observations. Simulation studies are presented to illustrate the performance of the developed methodology. A real data set is analyzed by using the proposed models. Also the correlated binomial regression models is extended to include measurement error in a predictor. This new class of models is called additive normal structure correlated binomial regression models. The inference process also includes a data augmentation scheme to overcome the complexity of the mixture likelihood. | eng |
dc.description.sponsorship | Financiadora de Estudos e Projetos | |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Estatística | por |
dc.subject | Análise de regressão | por |
dc.subject | Dados aumentados | por |
dc.subject | Análise de diagnósticos | por |
dc.subject | Distribuição binomial generalizada | por |
dc.title | Modelos de regressão binomial correlacionada | por |
dc.type | Tese | por |
dc.contributor.advisor1 | Diniz, Carlos Alberto Ribeiro | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781846J4&dataRevisao=null | por |
dc.description.resumo | Nesta tese é proposta uma classe de modelos de regressão binomial correlacionada baseados na distribuição binomial generalizada, proposta por Luceño (1995) e Luceño & Ceballos (1995). A estrutura de regressão é modelada usando diferentes funções de ligação e a relação de dependência entre os ensaios de Bernoulli é modelada usando diferentes estruturas de correlação. Uma estratégia de dados aumentados é utilizada para contornar a complexidade da função de verossimilhança. As abordagens clássica e Bayesiana são utilizadas no processo de ajuste dos modelos propostos. Análise de diagnóstico é desenvolvida com o objetivo de verificar as suposições iniciais do modelo e identificar a presença de outliers e/ou observações influentes. Estudos de simulação e aplicação em dados reais ilustram as metodologias. Propomos também uma nova classe de modelos de regressão binomial correlacionada, denominados modelos de regressão binomial correlacionada aditivo estrutural normal, que envolvem a presença de uma covariável com erro de medida. No processo de estimação para esta nova classe, dados aumentados e aproximação de integral são utilizadas para contornar a complexidade da função de verossimilhança. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/0854480063777126 | por |