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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-12042012-154333
Document
Auteur
Nom complet
Bruno Ramos dos Santos
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2012
Directeur
Jury
Elian, Silvia Nagib (Président)
Dias, Ronaldo
Paula, Gilberto Alvarenga
Titre en portugais
Modelos de regressão quantílica
Mots-clés en portugais
Conceitos Inferenciais
Modelos de Renda.
Qualidade do Ajuste
Regressão Quantílica
Resumé en portugais
Este trabalho trata de modelos de regressão quantílica. Foi feita uma introdução a essa classe de modelos para motivar a discussão. Em seguida, conceitos inferenciais, como estimação, intervalos de confiança, testes de hipóteses para os parâmetros são discutidos, acompanhados de alguns estudos de simulação. Para analisar a qualidade do ajuste, são apresentados o coeficiente de determinação e um teste de falta de ajuste para modelos de regressão quantílica. Também é proposta a utilização de gráficos para análise da qualidade do ajuste considerando a distribuição Laplace Assimétrica. Uma aplicação utilizando um banco de dados com informação sobre renda no Brasil foi utilizado para exemplificar os tópicos discutidos durante o texto.
Titre en anglais
Quantile Regression Models
Mots-clés en anglais
Goodness of Fit
Income Models.
Inferential Concepts
Quantile Regression
Resumé en anglais
This work is about quantile regression models. An introduction was made to this class of models to motivate the discussion. Then, inferential concepts, like estimation, confidence intervals, tests of hypothesis for the parameters are discussed, followed by some simulation studies. To analyse goodness of fit, a coefficient of determination and a lack-of-fit test for quantile regression models are presented. Its also proposed the use of graphs for the goodness of fit analysis considering the Asymmetric Laplace Distribution. An application using a data base with information about income in Brazil was used to exemplify the topics discussed during the text.
 
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Date de Publication
2012-05-08
 
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