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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2013.tde-24062013-075143
Document
Auteur
Nom complet
Gleyce Rocha Noda
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2013
Directeur
Jury
Paula, Gilberto Alvarenga (Président)
Cysneiros, Francisco José de Azevêdo
Noveli, Cibele Maria Russo
 
Titre en portugais
Análise de diagnóstico em modelos semiparamétricos normais
Mots-clés en portugais
função de verossimilhança penalizada
modelos lineares parciais
modelos não paramétricos
splines cúbicos
suavizadores.
Resumé en portugais
Nesta dissertação apresentamos métodos de diagnóstico em modelos semiparamétricos sob erros normais, em especial os modelos semiparamétricos com uma variável explicativa não paramétrica, conhecidos como modelos lineares parciais. São utilizados splines cúbicos para o ajuste da variável resposta e são aplicadas funções de verossimilhança penalizadas para a obtenção dos estimadores de máxima verossimilhança com os respectivos erros padrão aproximados. São derivadas também as propriedades da matriz hat para esse tipo de modelo, com o objetivo de utilizá-la como ferramenta na análise de diagnóstico. Gráficos normais de probabilidade com envelope gerado também foram adaptados para avaliar a adequabilidade do modelo. Finalmente, são apresentados dois exemplos ilustrativos em que os ajustes são comparados com modelos lineares normais usuais, tanto no contexto do modelo aditivo normal simples como no contexto do modelo linear parcial.
 
Titre en anglais
Diagnostic analysis in semiparametric normal models
Mots-clés en anglais
cubic splines
nonparametric models
partially linear models
penalized likelihood
smoothing.
Resumé en anglais
In this master dissertation we present diagnostic methods in semiparametric models under normal errors, specially in semiparametric models with one nonparametric explanatory variable, also known as partial linear model. We use cubic splines for the nonparametric fitting, and penalized likelihood functions are applied for obtaining maximum likelihood estimators with their respective approximate standard errors. The properties of the hat matrix are also derived for this kind of model, aiming to use it as a tool for diagnostic analysis. Normal probability plots with simulated envelope graphs were also adapted to evaluate the model suitability. Finally, two illustrative examples are presented, in which the fits are compared with usual normal linear models, such as simple normal additive and partially linear models.
 
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texto_gleyce_noda.pdf (1.19 Mbytes)
Date de Publication
2013-06-26
 
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