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dc.contributor.advisorFreitas, Sílvia Maria de-
dc.contributor.authorLima, Camila Raquel Câmara-
dc.date.accessioned2019-02-14T18:57:45Z-
dc.date.available2019-02-14T18:57:45Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationLIMA, Camila Raquel Câmara. Utilização da estatística gradiente nos modelos Hurdle. 241f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/39661-
dc.description.abstractIn many practical problems, there is an interest in modeling data from counting, such as disease incidence. In many practical problems, there is an interest in modeling data from counting, such as incidence of diseases, number of transit, among others situations of interest. In most applications involving this type of data, the Poisson and Binomial Negative distributions are used for modeling. However, the structure of the counting data may exhibit excess zeros and superdispersion, which makes modeling using such distributions undue because they do not have the flexibility to accommodate such behavior. A class of models capable of accommodating both properties (zeros excess and superdispersion) is the class of the Hurdle Models (Cameron; Trivedi, 1998, Regression analysis of count data). In this class of models, because of their complexity, it is common to use hypothesis tests based on the generalized likelihood ratio (Wilks, 1938, Annals of Mathematical Statistics), Wald (Wald, 1943, Transactions of the American Mathematical Society) and Escore (Rao, 1948, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society). However, a new statistic has been proposed, called Gradiente (Terrel, 2002, Computing Science and Statistics) as an alternative to classical tests and has received particular attention from the statistical community due to its good properties. The present work considers the performance of the Gradient statistic in comparison to the performance of the other statistics usual in the model textit Hurdle. For this, the class of textit Hurdle models are described, their properties, inferences aspects and the main asymptotic results of the tests are presented. A Monte Carlo simulation study based on the Poisson-Binomial and Hurdle Binomial Negative Binomial models is used to evaluate the performance of the tests in finite samples and at the end of the simulation, the results to a real set of data.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectModelos Hurdlept_BR
dc.subjectEstatística Gradientept_BR
dc.subjectEstatística da Razão de Verossimilhanças Generalizadaspt_BR
dc.subjectEstatística de Waldpt_BR
dc.subjectEstatística Escorept_BR
dc.titleUtilização da estatística gradiente nos modelos Hurdlept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.co-advisorNobre, Juvêncio Santos-
dc.description.abstract-ptbrEm muitos problemas práticos, há interesse em modelar dados oriundos de contagem, como por exemplo, incidência de doenças, número de ocorrência de acidentes de trânsito, entre outras situações de interesse. Na maioria das aplicações que envolvem esse tipo de dados, utiliza-se para modelagem as distribuições Poisson e Binomial Negativa. No entanto, a estrutura dos dados de contagem pode apresentar excesso de zeros e superdispersão, o que torna a modelagem utilizando tais distribuições inadequada, pois estas não possuem flexibilidade para acomodar tal comportamento. Uma classe de modelos capaz de acomodar ambas as propriedades (excesso de zeros e superdispersão) é a classe dos Modelos Hurdle (Cameron; Trivedi, 1998, Regression analysis of count data). Nesta classe de modelos, devido a sua complexidade, é comum utilizar os testes de hipóteses baseados na razão de verossimilhanças generalizada (Wilks,1938, Annals of Mathematical Statistics), Wald (Wald, 1943, Transactions of the American Mathematical Society) e Escore (Rao, 1948, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society). Entretanto, uma nova estatística foi proposta, chamada Gradiente (Terrel, 2002, Computing Science and Statistics), como uma alternativa aos testes clássicos e tem recebido particular atenção da comunidade estatística devido as suas boas propriedades. O presente trabalho considera o desempenho da estatística Gradiente em comparação ao desempenho das demais estatísticas usuais nos modelo Hurdle. Para isso, descreve-se a classe de modelos Hurdle, suas propriedades, aspectos inferenciais e apresenta-se os principais resultados assintóticos dos testes. Considera-se um estudo de simulação Monte Carlo com base nos modelos Hurdle Poisson - Binomial e Hurdle Binomial Negativa - Binomial para avaliar o desempenho dos testes em amostras finitas e ao final da simulação, aplicam-se os resultados a um conjunto real de dados.pt_BR
dc.title.enUsing gradient statistics in Hurdle modelspt_BR
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