| Processo: | 02/12996-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2003 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2007 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística |
| Pesquisador responsável: | Silvia Lopes de Paula Ferrari |
| Beneficiário: | Patricia Leone Espinheira Ospina |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 99/10611-8 - Modelos de regressão e aplicações, AP.TEM |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Bootstrap | Distribuicao Beta | Modelos De Regressao | Taxas E Proporcoes | Teoria Assintotica |
Resumo Em pesquisa recente, Ferrari e Cribari-Neto (2002) propuseram uma classe de modelos de regressão especificamente desenhada para modelagem de dados restritos ao intervalo unitário padrão. Esta classe se baseia em duas suposições básicas, a saber: a variável resposta possui distribuição beta e a média desta variável é representada por um preditor linear que envolve variáveis explicativas e parâmetros desconhecidos, a linearidade se dando com relação aos parâmetros. A pesquisa que se propõe para esta tese de doutoramento envolve o desenvolvimento de extensões do modelo proposto por Ferrari e Cribari-Neto em importantes direções. De início, o modelo será generalizado para o caso onde o parâmetro que controla a precisão não é constante para todas as observações, mas possui uma estrutura de regressão. Em segundo lugar, será feita uma extensão para modelos onde o preditor é não-linear (nos parâmetros). Por fim, serão desenvolvidos e analisados métodos de bootstrap para a realização de testes de hipótese e construção de intervalos de confiança. Em particular, serão propostos métodos de reamostragem que reduzem o impacto negativo de observações de alta alavancagem sobre a qualidade da inferência resultante. Esperamos que a tese proposta gere artigos publicáveis em periódicos indexados de boa qualidade. (AU) | |
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