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Modelo de regresión lineal Sinh-Normal. Aplicaciones a tiempos de vida
No full textLa familia de distribuciones normales de Sinh es una clase de distribuciones simétricas con tres parámetros, y debido a la presencia de estos parámetros es una distribución muy flexible. Cuando la distribución normal de Sinh es unimodal, su distribución podría utilizarse en lugar de la distribución normal y, en consecuencia, en el modelo de regresión. Una subclase de distribución de distribuciones normales de Sinh es la transformación logarítmica de la distribución del tiempo de fatiga de Birnbaum-Saunders. Por lo tanto, se pueden obtener varias propiedades de la distribución Birnbaum-Saunders y cierta generalización.
El objetivo principal del trabajo es estudiar algunos aspectos de la estimación y el análisis de diagnósticos en el modelo de regresión Sinh-Normal. El análisis del diagnóstico se basa en el enfoque de Cook (1986). Se realizan dos análisis de datos para ver cómo se puede usar el modelo propuesto en la práctica.
Además, investigamos una prueba de homogeneidad para los parámetros de forma en el modelo de regresión Sinh-Normal. Obtenemos las estadísticas de puntaje para dicha prueba. Finalmente, se da un ejemplo numérico para ilustrar nuestra metodología y las propiedades de las estadísticas de puntaje se investigan a través de simulaciones de Monte Carlo.A família de distribuições Sinh-Normal é uma classe de distribuições simétricas com três parâmetros,
e devido à presença destes parâmetros esta família é flexível. Quando a distribuição
Sinh-Normal é unimodal, esta distribuição pode ser utilizada em lugar da distribuição normal, e
consequentemente nos modelos de regressão. Uma subclasse das distribuições é o log-transformação
da distribuição de tempo de fadiga Birnbaum-Saunders. Assim, várias propriedades da distribuição
Birnbaum-Saunders e algumas generalizações podem ser obtidas.
O principal objetivo deste trabalho é estudar alguns aspectos de estimação e análise de diagnóstico
no modelo de regressão Sinh-Normal. A análise de diagnóstico baseia-se na metodologia
de Cook (1986). Duas análises de dados são realizadas para ver como o modelo proposto pode
ser utilizado na prática. Além disso, investigamos um teste de homogeneidade dos parâmetros
de forma no modelo de regressão Sinh-Normal. Obtemos as estatísticas de escore para este teste.
Finalmente, um exemplo numérico é apresentado para ilustrar a metodologia e as propriedades
das estatísticas escore são investigadas através de simulações de Monte Carlo.Brasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) - Programa de Excelência Acadêmica (Proex)Trabajo de investigació
Una extensión de la distribución Birnbaum-Saunders basado en la mixtura de escala normal-asimétrica con aplicaciones a modelos de regresión
No full textEl objetivo de este trabajo es presentar un estudio de inferencia y diagnóstico de una extensión de la familia de distribución vitalicia propuesta por Birnbaum y Saunders. Esta extensión se obtiene considerando una distribución sesgada-elíptica en lugar de la distribución normal. Específicamente, en este trabajo se desarrolla un tipo de distribución Birnbaum-Saunders (BS) basado en mezclas a escala de distribuciones asimétricas normales (SMSN). La familia resultante de distribuciones de por vida representa una extensión robusta de la distribución habitual de BS. Con base en esta familia, se reproduce las propiedades habituales de la distribución BS y se presenta un método de estimación basado en el algoritmo EM. Además, se presentan modelos de regresión asociados con las distribuciones BS (basadas en mezclas a escala de skew-normal), que se desarrollan como una extensión de la distribución sinh-normal (Rieck y Nedelman, 1991). Para este modelo se ha considerado un estudio de estimación y diagnóstico para datos sin censura.Brasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Tesi
not available
No full textNeste trabalho estudamos inferencia em modelos com erros nas variaveis considerando que as variaveis do modelo sao distribuidas de acordo com uma distribuicao da familia das distribuicoes elipticas. O estudo e desenvolvido para os modelos ultraestrutural, estrutural e funcional. Como consequencia, os resultados obtidos na literatura sob normalidade sao generalizados. No modelo estrutural, discutimos o comportamento assintotico do estimador de maxima verossimilhanca e a eficiencia assintotica relativa deste em relacao a outros estimadores. Alem disso, no modelo consistindo de duas ou mais populacoes estruturais, abordamos o problema de inferencia para os coeficientes angulares do modelo. No modelo funcional, estudamos o comportamento assintotico do estimador de maxima verossimilhanca com atencao a um modelo frequentemente usado em estudos de calibracao comparativanot availabl
Inferencia no modelo de Grubbs t-eliptico
No full textOrientador: Filidor E. Vilca LabraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaMestradoMestre em Estatístic
A transformada de Hilbert e os espaços U.M.D.
No full textOrientador: Sergio Antonio TozaniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientíficaResumo: Não informado.Abstract: Not informed.MestradoMestre em Matemátic
Inferencia e diagnostico em modelos de Grubbs
No full textOrientador : Filidor E. Vilca LabraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaMestradoMestre em Estatístic
Hypotheses testing for structural calibration model
No full textCalibration, Maximum likelihood, EM-algorithm, Asymptotic tests, Reliability,
Análise comparativa dos algoritmos EM e SIMEX nos modelos lineares mistos aplicados ao análise de regressão com erros nas variáveis.
No full textO objetivo deste trabalho é apresentar a eficiência dos estimadores quando são usados os algoritmos SIMEX e EM nos modelos de regressão lineares mistos com erros nas variáveis, numa primeira etapa apresentamos o análise do algoritmo SIMEX num modelo de regressão simples com a finalidade de ver seus vantagens, numa segunda etapa apresentamos o modelos de regressão linear misto sem erros nas variáveis com a finalidade de observar seus estimadores, numa terceira etapa consideramos os algoritmos SIMEX e EM num modelo de regressão linear misto com erros nas variáveis, observando os estimadores obtidos e comparando-los com aqueles obtidos no modelo de regressão linear misto sem erros nas variáveis, com a finalidade de ver se os estimadores obtidos com os dois algoritmos são razoáveis, fazendo também uma comparação entre os estimadores obtidos por ambos algoritmos. Os programas foram feitos no pacote OX para a obtenção das estimativas dos algoritmos propostos
Diagnostic Methods in Symmetric Autoregressive Models
No full textOs modelos autoregressivos simétricos são modelos de regressão em que os erros são correlacionados -- AR(1) -- e pertencem à classe de distribuições simétricas. O objetivo deste trabalho é discutir métodos de diagnóstico de influência para esses modelos. Para ilustrar a metodologia, são apresentados exemplos do modelo de precificação de ativos (CAPM).The symmetric autoregressive models are regression models in which the errors are correlated and belong to the class of symmetrical distributions. The aim of this work is to discuss influence diagnostic methods for those models. To illustrate the methodology, examples of Capital Asset Pricing Models (CAPM) are presented
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