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Doutorado: "Avaliação de modelos mistos com resposta discreta utilizando verificação visual preditiva padronizada"
Quarta-feira 04 Dezembro 2019, 14:00 - 18:00
Contato: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Candidata: Lina Maria Acosta Avena

 

Orientadora: Profa. Dra. Viviana Giampaoli

 

Resumo: Avena, A. L. M. Avaliação de modelos mistos com resposta discreta utilizando verificação visual predictiva padronizada. 2019. Tese (Doutorado) - Instituto de Matemática e Estatı́stica, Universidade de São Paulo, SP, 2019.


O modelo logı́stico misto linear, os modelos log lineares mistos Poisson e binomial negativo são cada vez mais utilizados para analisar dados discretos longitudinais que surgem em muitas áreas da ciência aplicada. Apesar da sua popularidade, esses modelos envolvem desafios analı́ticos
que levam a uma série de implicações que podem comprometer as conclusões inferenciais. Este trabalho tem como objetivo fornecer uma ferramenta que permita avaliar a qualidade do ajuste dos modelos mistos de resposta discreta, essencialmente para nos permitir executar essa tarefa nas aplicações práticas. A sua metodologia envolve o uso das capacidades preditivas do modelo, de modo que abrange um dos objetivos inferenciais para o qual os modelos de regressão são usados. Nessa abordagem, com a verificação preditiva visual padronizada (svpc), as inspeções são realizadas visualmente ao longo do tempo ou em qualquer outra covariável, o que representa um potencial de uso importante em relação ao diagnóstico geral de um modelo. Investigamos o desempenho da
nossa proposta por meio de estudos de simulação e quatro conjuntos de dados de diferentes áreas da ciência aplicada. Os precedimentos foram implementados no ambiente de computação R.


Palavras-chave: discrepâncias preditivas, modelos mixtos, respuesta discreta, verificação visual predictiva padronizada.

Local Auditório "Antonio Gilioli"