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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.104.2020.tde-27072020-100611
Document
Auteur
Nom complet
Juan Pablo Mamani Bustamante
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2020
Directeur
Jury
Aoki, Reiko (Président)
Elian, Silvia Nagib
Labra, Filidor Edilfonso Vilca
Novelli, Cibele Maria Russo
Paula, Gilberto Alvarenga
Titre en portugais
Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura
Mots-clés en portugais
Curvatura normal
Curvatura normal conformal
Gráfico de influência
Gráfico passo a frente
Influência local
Modelo de calibração ultraestrutural
Modelo de regressão com erros nas variáveis
Procura "forward"
Procura passo a frente
Teoria assintótica
Resumé en portugais
Testes de proficiência determinam a performance de laboratórios individuais em relação a testes específicos de medição e é usado para monitorar a confiabilidade das medições dos laboratórios. Considerando um modelo de regressão multivariado com erros nas variáveis e com réplicas, o modelo de calibração ultraestrutural com réplicas, iremos desenvolver as propriedades assintóticas associada a este modelo para poder testar a equivalência entre as medições obtidas por diferentes laboratórios em testes de proficiência. Após ajustado um modelo, a análise de diagnóstico é uma etapa importante na análise de um conjunto de dados. Cook (1986) introduziu um método geral de diagnóstico de influência para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura passo a frente, por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Propomos uma metodologia baseada na influência local de Cook (1986) e Poon e Poon (1999) com a procura passo a frente de Atkinson e Riani (2000) em modelos de regressão com erros de medição que será utilizada na obtenção de observações mascaradas influentes.
Titre en anglais
Local Influence Diagnostics for detecting masked influent observations in measurement error models and asymptotic properties of the ultrastructural calibration model
Mots-clés en anglais
Asymptotic theory
Conformal normal curvature
Forward graph
Forward search
Influence graph
Local influence
Normal curvature
Regression model with error in variables
Ultrastructural calibration model
Resumé en anglais
Proficiency testing determines the performance of individual laboratories with respect to specific measurement tests and it is used to monitor the reliability of laboratory measurements. Considering a multivariate measurement error model with replicates, the ultrastructural calibration model with replicates, we will develop the asymptotic properties associated with this model in order to test the equivalence between the measurements obtained by different laboratories in proficiency testing. After adjusting a model, the diagnostic analysis is an important step in the analysis of a data set. Cook (1986) introduced a general methodology to assess the local influence of minor perturbations in the statistical model, using different types of perturbations. As a complement to the techniques for detecting discrepant observations, it is proposed the forward search by Atkinson and Riani (2000), which is a methodology to detect atypical masked observations. We propose a methodology based on the local influence of Cook (1986) and Poon and Poon (1999) with the forward search of Atkinson and Riani (2000) considering the measurement error regression models to obtain masked influential observations.
 
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Date de Publication
2020-07-27
 
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