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dc.creatorRodrigues, Juliana Scudilio
dc.date.accessioned2016-10-13T20:40:33Z
dc.date.available2016-10-13T20:40:33Z
dc.date.issued2016-03-10
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7857
dc.description.abstractResiduals play an important role in checking model adequacy and in the identi cation of outliers and in uential observations. In this paper, we studied two class of residuals for the zero adjusted gamma regression model (ZAGA) and the zero adjusted inverse Gaussian regression model (ZAIG). These classes of residuals are function of a residual for the continuous component of the model and the maximum likelihood estimate of the probability of the observation assuming the zero value. Monte Carlo simulation studies are performed to examine the properties of this class of residuals in both models (ZAGA and ZAIG). Results showed that a residual of one of these class has some similar properties to the standard normal distribution in the studied models. We also described ZAGA and ZAIG regression models, studied properties of some residuals in generalized linear models with response gamma and inverse Gaussian and discussed other aspects of diagnostic analysis in ZAGA and ZAIG models. To nsih, we presented a real dataset application from investment funds of Brazil. We tted the ZAIG model to illustrate the topics discussed and showed the importance of these models and the advantages of one of the studied residuals in the analysis of real dataset.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)por
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectAnálise de diagnósticopor
dc.subjectFundo de investimentopor
dc.subjectModelos de regressão in acionado no zeropor
dc.subjectModelo ZAGApor
dc.subjectModelo ZAIGpor
dc.subjectResíduo quantílicopor
dc.subjectDiagnostic analysiseng
dc.subjectIn ated regression modelseng
dc.subjectInvestiment fundseng
dc.subjectQuantile residualeng
dc.subjectZAGA modelseng
dc.subjectZAIG modelseng
dc.titleAnálise de diagnóstico em modelos de regressão ZAGA e ZAIGpor
dc.title.alternativeDiagnostic analysis in ZAGA and ZAIG regression models.eng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Pereira, Gustavo Henrique de Araujo
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4536501674241631por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5189010086005005por
dc.description.resumoResíduos desempenham um papel importante na veri cação do ajuste do modelo e na identi cação de observações discrepantes e/ou in uentes. Neste trabalho, estudamos duas classes de resíduos para os modelos de regressão gama in acionados no zero (ZAGA) e gaussiana inversa in acionados no zero (ZAIG). Essas classes de resíduos são uma função de um resíduo para o componente contínuo do modelo e da estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade da observação assumir o valor zero. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para examinar as propriedades dessas classes de resíduos em ambos os modelos de regressão (ZAGA e ZAIG). Os resultados mostraram que um resíduo de uma dessas classes tem algumas propriedades semelhantes à da distribuição normal padrão nos modelos estudados. Além desse objetivo principal, descrevemos os modelos de regressão ZAGA e ZAIG, estudamos propriedades de alguns resíduos em modelos lineares generalizados com resposta gama e gaussiana inversa e discutimos outros aspectos de análise de diagnóstico nos modelos ZAGA e ZAIG. Para nalizar, foi feita uma aplicação com dados reais de fundos de investimentos, em que ajustamos o modelo ZAIG, para exempli car os tópicos discutidos e mostrar a importância desses modelos e as vantagens de um dos resíduos estudados na análise de dados reais.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatística UFSCar/USPpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor


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