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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2021.tde-23082021-112957
Documento
Autor
Nome completo
Jônatas de Oliveira Alves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2021
Orientador
Banca examinadora
Patriota, Alexandre Galvão (Presidente)
Azevedo, Caio Lucidius Naberezny
Nobre, Juvêncio Santos
Título em português
Testes para componentes de variância em modelos lineares mistos: uma abordagem com valor-s
Palavras-chave em português
Distribuição assintótica
Modelos mistos
Razão de verossimilhanças
Simulações de Monte Carlo
Teste de hipóteses
Valor-s
Resumo em português
Neste trabalho, estudamos a medida de evidência valor-s, desenvolvida por Patriota (2013), em testes envolvendo algumas componentes de variância iguais a zero em modelos lineares mistos. O valor-s é construído por meio de regiões de confiança assintóticas baseadas na razão de verossimilhanças. Um dos objetivos desta dissertação consiste em apresentar a distribuição assintótica da estatística razão de verossimilhanças para hipóteses simples em que o parâmetro está na borda do espaço paramétrico e, a partir dela, obter a medida de evidência assintótica valor-s. Por fim comparamos por meio de simulações de Monte Carlo, esse valor-s com o valor-p assintótico, o qual é também obtido a partir da estatística da razão de verossimilhanças sob a hipótese de que a variância do efeito aleatório é nula e cuja distribuição assintótica é uma mistura de qui-quadrados (Giampaoli e Singer, 2009; Stram e Lee, 1994).
Título em inglês
Testes para componentes de variância em modelos lineares mistos: uma abordagem com valor-s
Palavras-chave em inglês
Asymptotic distributions
Hypothesis testing
Likelihood ratio
Mixed models
Monte Carlo simulations
S-value
Resumo em inglês
In this work, we study the evidence measure knwon as s-value, which was developed by Patriota (2013), in tests involving some variance components equal to zero in linear mixed models. The s-value is computed from asymptotic confidence regions based on the likelihood ratio function. One of the main goals of this dissertation is to find the asymptotic distribution of the likelihood ratio statistics under a simple null hypothesis where the parameter is on the border of the parameter space and, from this asymptotic distribution, to obtain the s-value. We also compare by means ofMonte Carlo simulations, this asymptotic s-value with the usual asymptotic p-value, which is attained from the likelihood ratio statistics under the composite null hypothesis that the random-effects variance is zero and whose asymptotic distribution is a mixture of chisquared random variables (Giampaoli e Singer, 2009; Stram e Lee, 1994).
 
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Data de Publicação
2022-02-11
 
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