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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2018.tde-15032018-185352
Documento
Autor
Nome completo
Carlos Alberto Cardozo Delgado
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Paula, Gilberto Alvarenga (Presidente)
Giampaoli, Viviana
Ortega, Edwin Moises Marcos
Pinheiro, Eliane Cantinho
Silva, Michelli Karinne Barros da
Título em inglês
Semi-parametric generalized log-gamma regression models
Resumo em inglês
The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data.
Título em português
Modelos de regressão semiparamétricos com erros distribuídos log-gamma generalizada
Palavras-chave em português
Distribuição log-gamma generalizada
Distribuições assimétricas
Estimação por máxima verossimilhança penalizada
Modelos semiparamétricos
Observações censuradas
P-splines
Spline cúbico natural
Resumo em português
O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.
 
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Data de Publicação
2018-03-25
 
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