Testes escore corrigidos para modelos lineares generalizados no ambiente R

Bartlett's corrections are statistical procedures to improve statistics whose distributions are approximated by the chi-square distribution. An application of this methodology is to improve the score test in generalized linear models. The resulting correction formula depends on the construct...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva Júnior, Antonio Hermes Marques da
Outros Autores: Silva, Damião Nóbrega da
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Programa computacional R
Expansão Assintótica
Correção tipo-Bartlett
Distribuição qui-quadrado
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27174
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spelling ri-123456789-271742019-06-09T05:24:23Z Testes escore corrigidos para modelos lineares generalizados no ambiente R Silva Júnior, Antonio Hermes Marques da Silva, Damião Nóbrega da http://lattes.cnpq.br/9570950627171584 http://lattes.cnpq.br/3396583371890289 Valença, Dione Maria http://lattes.cnpq.br/3396583371890289 Ferrari, Sílvia Lopes de Paula http://lattes.cnpq.br/4552581220981608 Programa computacional R Expansão Assintótica Correção tipo-Bartlett Distribuição qui-quadrado CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA Bartlett's corrections are statistical procedures to improve statistics whose distributions are approximated by the chi-square distribution. An application of this methodology is to improve the score test in generalized linear models. The resulting correction formula depends on the construction of several matrices whose elements are expressions which involve rst and second order derivatives of the mean and of the variance function taken both with respect to the model linear predictor. As a result, di culties inherent to the process to obtain those derivatives, or even to modify them when it is necessary to respecify the random or the systematic model component, may be the primary cause that this correction methodology is not yet seen as useful tools in the applications of the score test. This master's thesis proposes a computer program developed in the statistical software R to implement automatically corrected score tests given the t of a generalized linear model. Technical details and instructions to use the program are explored on the basis of the analyses of a series of real data examples found in the literature. Furthermore, the results of two simulation experiments are discussed in order to compare properties of the uncorrected and corrected tests and to show the versatility of the proposed program used as a computing tool in the experiments. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Correções de Bartlett são procedimentos estatísticos que podem ser usados para melhorar o desempenho de estatísticas cujas distribuições são aproximadas pela qui-quadrado. Uma aplicação destas correções e no aperfeiçoamento do teste escore em modelos lineares generalizados. Entretanto, a forma da correção resultante utiliza operações com matrizes que são formadas por expressões envolvendo derivadas de primeira e segunda ordem da média e da função de variância do modelo, com respeito ao preditor linear. Em razão das di ficuldades para se obter tais expressões, ou até mesmo para modi ficá-las quando se altera os componentes aleatório ou o sistemático do modelo, é que tais correções não têm ainda sido incorporadas nas muitas aplicações do teste Escore. Esta dissertação propõe um programa computacional desenvolvido no software estatístico R para implementar testes escore corrigidos em um dado modelo linear generalizado. Detalhes técnicos e a utilização do programa são discutidos com base na análise de uma série de conjuntos de dados reais encontrados na literatura. Também, são apresentados os resultados de dois experimentos de simulação, em que as vantagens dos testes corrigidos e a versatilidade do programa são avaliadas. 2019-06-07T12:16:44Z 2019-06-07T12:16:44Z 2009-05-28 masterThesis SILVA JÚNIOR, Antonio Hermes Marques da Silva. Testes escore corrigidos para modelos lineares generalizados no ambiente R. 2009. 135f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2009. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27174 pt_BR application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística Centro de Ciências Exatas e da Terra
institution Repositório Institucional
collection RI - UFRN
language pt_BR
topic Programa computacional R
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
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Correção tipo-Bartlett
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
Silva Júnior, Antonio Hermes Marques da
Testes escore corrigidos para modelos lineares generalizados no ambiente R
description Bartlett's corrections are statistical procedures to improve statistics whose distributions are approximated by the chi-square distribution. An application of this methodology is to improve the score test in generalized linear models. The resulting correction formula depends on the construction of several matrices whose elements are expressions which involve rst and second order derivatives of the mean and of the variance function taken both with respect to the model linear predictor. As a result, di culties inherent to the process to obtain those derivatives, or even to modify them when it is necessary to respecify the random or the systematic model component, may be the primary cause that this correction methodology is not yet seen as useful tools in the applications of the score test. This master's thesis proposes a computer program developed in the statistical software R to implement automatically corrected score tests given the t of a generalized linear model. Technical details and instructions to use the program are explored on the basis of the analyses of a series of real data examples found in the literature. Furthermore, the results of two simulation experiments are discussed in order to compare properties of the uncorrected and corrected tests and to show the versatility of the proposed program used as a computing tool in the experiments.
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