Modelo de regressão de valor extremo para dados agrupados

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5034.pdf: 832896 bytes, checksum: 2e9dd202302339e95fd416a410d6eb7e (MD5) Previous issue date: 2013-03-11 === Financiadora de Estudos e Projetos === One of the distributions used to model extremal events is the type I extr...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Santo, Jonatas Silva do Espirito
Other Authors: Diniz, Carlos Alberto Ribeiro
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de São Carlos 2016
Subjects:
Online Access:https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4565
Description
Summary:Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5034.pdf: 832896 bytes, checksum: 2e9dd202302339e95fd416a410d6eb7e (MD5) Previous issue date: 2013-03-11 === Financiadora de Estudos e Projetos === One of the distributions used to model extremal events is the type I extremevalue distribution (Gumbel distribution). The usual extreme-value regression model requires independent observations. In this work, using generalized linear model (Mc-Cullagh e Nelder, 1989) and generalized estimating equations (Liang e Zeger, 1986), we developed the extreme-value regression model when there are independent clusters formed by dependent variables. The behavior of parameter estimators of the proposed model is studied through Monte Carlo simulations. === A distribuição valor extremo tipo I, também conhecida como distribuição Gumbel, é uma das distribuições utilizadas para a modelagem de eventos extremos. Os modelos existentes de regressão valor extremo supõem que as observações sejam independentes, inviabilizando o uso desses modelos quando existe dependência entre as observações. Nesta dissertação, utilizando modelos lineares generalizados (McCullagh e Nelder, 1989) e equações de estimação generalizadas (Liang e Zeger, 1986), desenvolvemos o modelo de regress~ao valor extremo para o caso em que h a grupos independentes formados por respostas dependentes. O comportamento dos estimadoresdos parâmetros do modelo proposto é avaliada através de simulações Monte Carlo.