Inferência estatística para modelos lineares com restrições nos parâmetros em condições regulares e não regulares

Autor(es)

Viviana Giampaoli

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 1999-11-12
• Orientador: Júlio da Motta Singer

Resumo

Estudamos estatísticas adequadas para testar hipóteses sobre os parâmetros de modelos lineares com restrições no espaço paramétrico. Propomos um teste alternativo para dois casos em que as restrições sobre o espaço paramétrico são impostas peloobjetivo da investigação em condições regulares, (i.e. quando o parâmetro está no interior do espaço paramétrico). Concluímos, através de estudos de simulação, que o teste alternativo é, em geral, mais poderoso que o teste usual. Uma abordagembayesiana utilizando o fator de Bayes para a análise deste tipo de hipótese também foi considerada. Nesse contexto, mostramos que a metodologia proposta por Irony e Pereira (Resenhas IME-USP, (1995) 27-46) para o cálculo do fator de Bayes é maisflexível que proposta por Carlin e Chib (Journal of the Royal Statistical Society B, 57, (1995) 473-484) quanto à escolha das distribuições a priori. Também consideramos testes de hipóteses sob condições não regulares (quando a hipótese coloca oparâmetro na fronteira do espaço paramétrico) para as componentes de variância de um modelo de efeitos aleatórios. Aplicamos os resultados dados por Vu e Zhou (The Annals of Statistics, 25, (1997) 897-916) sobre a estatística da razão deverossimilhanças, identificando casos específicos em que as condições de regularidade são válidas (AU)

• Processo FAPESP: 97/06659-0 - Inferencia estatistica para modelos lineares com restricoes nos parametros em condicoes regulares e nao regulares.
• Beneficiário: Viviana Giampaoli
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado