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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2009.tde-09072009-144049
Documento
Autor
Nome completo
Eliane Cantinho Pinheiro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Ferrari, Silvia Lopes de Paula (Presidente)
Botter, Denise Aparecida
Martinez, Raydonal Ospina
Título em português
Ajustes para o teste da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta
Palavras-chave em português
Ajustes para pequenas amostras.
Modelos não lineares
Proporções contínuas
Regressão beta
Teste da razão de verossimilhanças
Resumo em português
O presente trabalho considera o problema de fazer inferência com acurácia para pequenas amostras, tomando por base a estatística da razão de verossimilhanças em modelos de regressão beta. Estes, por sua vez, são úteis para modelar proporções contínuas que são afetadas por variáveis independentes. Deduzem-se as estatísticas da razão de verossimilhanças ajustadas de Skovgaard (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) nesta classe de modelos. Os termos do ajuste, que têm uma forma simples e compacta, podem ser implementados em um software estatístico. São feitas simulações de Monte Carlo para mostrar que a inferência baseada nas estatísticas ajustadas propostas é mais confiável do que a inferência usual baseada na estatística da razão de verossimilhanças. Aplicam-se os resultados a um conjunto real de dados.
Título em inglês
Adjusted likelihood ratio statistics in beta regression models
Palavras-chave em inglês
Beta regression
Continuous proportions
Likelihood ratio test
Nonlinear models
Small sample adjustments.
Resumo em inglês
We consider the issue of performing accurate small-sample likelihood-based inference in beta regression models, which are useful for modeling continuous proportions that are affected by independent variables. We derive Skovgaards (Scandinavian Journal of Statistics 28 (2001) 3-32) adjusted likelihood ratio statistics in this class of models. We show that the adjustment terms have simple compact form that can be easily implemented from standard statistical software. We presentMonte Carlo simulations showing that inference based on the adjusted statistics we propose is more reliable than that based on the usual likelihood ratio statistic. A real data example is presented.
 
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ElianePinheiro.pdf (414.10 Kbytes)
Data de Publicação
2009-08-19
 
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