Modelo de regressão linear mistura de escala normal com ponto de mudança : estimação e diagnóstico
Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica === Made available in DSpace on 2018-08-25T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HuairaContreras_CarlosAlberto_M.pdf: 2748699 bytes, c...
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Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica === Made available in DSpace on 2018-08-25T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 === Resumo: Modelos lineares são frequentemente usados em estatística para descrever a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis explicativas, onde geralmente os erros são assumidos como normalmente distribuídos. Além disso, em modelos de regressão linear assume-se que o mesmo modelo linear é válido para todo o conjunto de dados. O modelo pode mudar após um ponto específico e assim um modelo linear com um ponto de mudança poderá ser apropriado para o conjunto de dados. O principal objetivo deste trabalho é estudar alguns aspectos de estimação e análise de diagnóstico em modelos de regressão linear com ponto de mudança sob distribuições de mistura de escala normal. A análise de diagnóstico é baseada nos trabalhos de Cook (1986) e Zhu & Lee (2001). Os resultados obtidos representam uma extensão de alguns resultados apresentados na literatura, ver por exemplo Chen (1998) e Osorio & Galea (2005). Finalmente, estudos de simulação através de simulações Monte Carlo são realizados e exemplos numéricos são apresentados para ilustrar os resultados propostos === Abstract: Linear models are widely used in statistics to describe the relationship between a response variable and one or more explanatory variables, where usually it is assumed the errors are normally distributed. Moreover, in linear regression model is assumed that the same linear model holds for the whole data set, but this is not always valid. The model may change after a specific point, and so a linear model with a change point would be appropriate for data set. The main objective of work is to study some aspect of estimation and analysis of diagnostics in the regression linear with change point model under scale mixture of normal distributions. The analysis of diagnostics is based on the works of Cook (1986) and Zhu & Lee (2001). The results obtained represent a extension of some results obtained in the literature; see for example Chen (1998) and Osorio & Galea (2005). Finally, simulation studies are investigated through Monte Carlo simulations and numerical examples are presented to illustrate the proposed results === Mestrado === Estatistica === Mestre em Estatística |
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HUAIRA CONTRERAS, Carlos Alberto. Modelo de regressão linear mistura de escala normal com ponto de mudança: estimação e diagnóstico. 2014. 138 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/307088>. Acesso em: 25 ago. 2018. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307088 |
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.unicamp.br-REPOSIP-3070882019-01-21T21:27:14Z Modelo de regressão linear mistura de escala normal com ponto de mudança : estimação e diagnóstico Scale mixture of normal regression linear regression model with change point : estimation and diagnostics Huaira Contreras, Carlos Alberto, 1971- UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Vilca Labra, Filidor Edilfonso, 1964- Lachos Dávila, Víctor Hugo Zeller, Camila Borelli Algoritmos de esperança-maximização Misturas de escala (Estatística) Problemas de ponto de mudança Influência local (Estatística) Modelos lineares (Estatistica) Expectation-maximization algorithms Scale mixture Change-point problems Local influence (Statistics) Linear models (Statistics) Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Made available in DSpace on 2018-08-25T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HuairaContreras_CarlosAlberto_M.pdf: 2748699 bytes, checksum: fc8d02e2b19e638936faea1dec0b8ddc (MD5) Previous issue date: 2014 Resumo: Modelos lineares são frequentemente usados em estatística para descrever a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis explicativas, onde geralmente os erros são assumidos como normalmente distribuídos. Além disso, em modelos de regressão linear assume-se que o mesmo modelo linear é válido para todo o conjunto de dados. O modelo pode mudar após um ponto específico e assim um modelo linear com um ponto de mudança poderá ser apropriado para o conjunto de dados. O principal objetivo deste trabalho é estudar alguns aspectos de estimação e análise de diagnóstico em modelos de regressão linear com ponto de mudança sob distribuições de mistura de escala normal. A análise de diagnóstico é baseada nos trabalhos de Cook (1986) e Zhu & Lee (2001). Os resultados obtidos representam uma extensão de alguns resultados apresentados na literatura, ver por exemplo Chen (1998) e Osorio & Galea (2005). Finalmente, estudos de simulação através de simulações Monte Carlo são realizados e exemplos numéricos são apresentados para ilustrar os resultados propostos Abstract: Linear models are widely used in statistics to describe the relationship between a response variable and one or more explanatory variables, where usually it is assumed the errors are normally distributed. Moreover, in linear regression model is assumed that the same linear model holds for the whole data set, but this is not always valid. The model may change after a specific point, and so a linear model with a change point would be appropriate for data set. The main objective of work is to study some aspect of estimation and analysis of diagnostics in the regression linear with change point model under scale mixture of normal distributions. The analysis of diagnostics is based on the works of Cook (1986) and Zhu & Lee (2001). The results obtained represent a extension of some results obtained in the literature; see for example Chen (1998) and Osorio & Galea (2005). Finally, simulation studies are investigated through Monte Carlo simulations and numerical examples are presented to illustrate the proposed results Mestrado Estatistica Mestre em Estatística 2014 2018-08-25T19:08:47Z 2018-08-25T19:08:47Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis HUAIRA CONTRERAS, Carlos Alberto. Modelo de regressão linear mistura de escala normal com ponto de mudança: estimação e diagnóstico. 2014. 138 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/307088>. Acesso em: 25 ago. 2018. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307088 info:eu-repo/semantics/openAccess 138 p. : il. application/pdf [s.n.] Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Programa de Pós-Graduação em Estatística reponame:Repositório Institucional da Unicamp instname:Universidade Estadual de Campinas instacron:UNICAMP |