Generalized linear models for overdispersed and zero-inflated data

• Processo: 02/01704-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Vigência (Início): 17 de junho de 2002
• Vigência (Término): 20 de julho de 2002
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Clarice Garcia Borges Demétrio
• Beneficiário: Clarice Garcia Borges Demétrio
• Pesquisador Anfitrião: John Philip Hinde Martin Ridout
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Local de pesquisa: National University of Ireland, Dublin (NUI), Irlanda
• Assunto(s): Modelos lineares generalizados Análise de regressão e de correlação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Count Data | Generalized Linear Models | Overdispersion | Proportion Data | Regression Models | Zero-Inflation

Resumo

Esta pesquisa faz parte de um projeto maior e inclui a formulação de modelos para a análise de dados com superdispersão e excesso de zeros, o desenvolvimento de programas para o ajuste deles, o estudo de aspectos inferenciais, testes de hipóteses e o desenvolvimento de diagnósticos adequados à seleção e à validação de modelos. Está ligada a área de modelos mistos, combinando variáveis explanatórias observadas com efeitos aleatórios para componentes não observados do modelo, tais como variabilidade individual para dados com estrutura complexa. Extensões de interesse são as técnicas de máxima verossimilhança não-paramétrica e os modelos Bayesianos que permitem modelagem mais flexível dos componentes de variabilidade extra não observados. (AU)