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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2003.tde-07072006-122612
Documento
Autor
Nome completo
Maria Kelly Venezuela
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2003
Orientador
Banca examinadora
Botter, Denise Aparecida (Presidente)
Artes, Rinaldo
Peres, Antonieta D'Alcantara de Queiroz
Título em português
"Modelos lineares generalizados para análise de dados com medidas repetidas"
Palavras-chave em português
dados longitudinais
equação de estimação generalizada
medidas repetidas
modelos lineares generalizados
quase-verossimilhança
técnicas de diagnóstico
Resumo em português
Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais.
Título em inglês
"Generalized linear models for repeated measures regression analysis"
Palavras-chave em inglês
diagnostic techniques
generalized estimating equations
generalized linear models
longitudinal data
quasi-likelihood methods
repeated measures
Resumo em inglês
In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.
 
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Dissertacao.pdf (1.82 Mbytes)
Data de Publicação
2006-08-01
 
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