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Tesis Doctoral
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2021.tde-03052021-165758
Documento
Autor
Nombre completo
Jairo Arturo Angel Guzman
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2021
Director
Tribunal
Rocha, Francisco Marcelo Monteiro da (Presidente)
Andrade Filho, Mário de Castro
Paula, Gilberto Alvarenga
Pinheiro, Hildete Prisco
Trinca, Luzia Aparecida
Título en portugués
Identificação de modelos lineares mistos gaussianos 
Palabras clave en portugués
Diagnósticos gráficos
Má especificação
Testes
Resumen en portugués
O objetivo deste trabalho é avaliar uma possível má especificação de modelos lineares mistos gaussianos. Essa avaliação permite reconhecer quando o modelo é incorretamente especificado e identificar a fonte do erro de especificação, que pode estar na estrutura da média, na estrutura da matriz de covariâncias ou em ambas. Com esse propósito, propomos testes baseados na matriz de informação obtida da função de verossimilhança que, em conjunto com diagnósticos gráficos, são usados na identificação. Um estudo de simulação permite avaliar os testes em quanto ao poder e à taxa do erro tipo I. Concluímos com uma aplicação da estratégia da análise proposta num exemplo com dados reais.
Título en inglés
Identification of linear Gaussian mixed models
Palabras clave en inglés
Graphics diagnostics
Misspecification
Tests
Resumen en inglés
The objective of this work is to evaluate a possible misspecification in the gaussian linear mixed models. This evaluation makes it possible to recognize when the model is incorrectly specified and to identify the source of the specification error, which can be in the structure of the mean or in the structure of the covariances matrix of the vector of response, or in both cases. For this object, we propose tests based on the Fisher information matrix obtained from the likelihood function in joint together with graphics diagnostics for identification the model. A simulation study allows evaluating the tests in terms of power and type I error rate. We conclude with an application of the proposal developing examples with real data.
 
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Tese_Jairo_USP.pdf (2.80 Mbytes)
Fecha de Publicación
2021-05-04
 
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