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Viéses de segunda ordem de estimadores de máxima verossimilhança em modelos lineares generalizados com sobredispersão

Gauss Moutinho Cordeiro Denise Aparecida Botter; Simposio Nacional de Probabilidade e Estatistica (14. 2000 Caxambu)

Resumos Caxambu : ABE, 2000

Caxambu ABE 2000

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-1131384 ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Viéses de segunda ordem de estimadores de máxima verossimilhança em modelos lineares generalizados com sobredispersão
  • Autor: Gauss Moutinho Cordeiro
  • Denise Aparecida Botter; Simposio Nacional de Probabilidade e Estatistica (14. 2000 Caxambu)
  • Assuntos: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
  • É parte de: Resumos Caxambu : ABE, 2000
  • Descrição: A ocorrência de sobredispersão em dados experimentais é bastante freqüente em várias áreas de pesquisa. Modelos lineares generalizados com sobredispersão [Dey et aI. . Journal of Statistical Planning and lnference, 64 (1997): 93-107] são analiticamente atraentes para a análise de dados que exibem maior variabilidade do que a prevista pela relação média-variância dos modelos lineares generalizados padrões [McCullagh , P. e Nelder, J. A. 1989). Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall]. Neste trabalho, consideramos modelos com componentes sistemáticas mais complexas do que as incorporadas nos modelos lineares generalizados padrões que dependem de parâmetros adicionais para capturar a obredispersão dos dados dentro do contexto da família exponencial de distribuições. Obtemos expressões gerais para os viéses de segunda ordem de estimadores de máxima verossimilhança em modelos lineares generalizados com sobredispersão. Nossa fórmulas cobrem vários modelos utilizados na prática e podem ser vistas como extensões dos resultados de Cordeiro e McCullagh [Journal of the Royal Statistical Society B, 53 (1991): 629-643], Cordeiro [Communications in Statistics, Theory and Methods, 22 (1993): 169-188] e Botter e Cordeiro [Journal of Statistical Computation and Simulation, 62 (1998): 91-104]. Estas fórmulas são facilmente implementadas através de regressões lineares normais ponderadas. A utilidade prática destas fórmulas é ilustrada através de um estudo de simulação.
  • Editor: Caxambu ABE
  • Data de criação/publicação: 2000
  • Formato: p. 177.
  • Idioma: Português
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