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Doutorado: "Influência local aproximada em modelos lineares generalizados mistos"
Segunda-feira 09 Dezembro 2019, 13:00 - 17:00
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Candidato:  Sérgio Alexánder Gómez Noguera

 

Orientador: Prof. Dr. Gilberto Alvarenga Paula

 

Resumo: GÓMEZ NOGUERA, S. A. Influência local aproximada em modelos lineares generalizados mistos 2019. Tese (Doutorado) - Instituto de Matemáticas e Estatı́stica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019.


Dados correlacionados não Gaussianos são frequentes em estudos longitudinais e de medidas repetidas. Os modelos lineares generalizados mistos (MLGMs) constituem uma ferramenta poderosa para a análise e tratamento de dados desse tipo. Análise de resı́duos e análise de sensibilidade são procedimentos de diagnóstico úteis para verificar as suposições feitas para esses modelos e a adequação aos dados. Entre as técnicas incluı́das na análise de sensibilidade está a influência local que permite discriminar observações com um peso desproporcional nas estimativas dos parâmetros de qualquer modelo estatı́stico. Estruturas analı́ticas aproximadas para medidas de influência local são apresentadas neste trabalho em modelos lineares generalizados mistos. Essas estruturas foram obtidas através de aproximações de Laplace para esquemas usuais de perturbação a fim de discriminar observações e grupos com excessiva influência nas estimativas dos parâmetros. Essas medidas, que são apresentadas em formas fechadas para os MLGs mistos, despendem custo computacional relativamente baixo e tem-se mostrado eficientes na detecção de observações e grupos influentes conforme comprovado através de estudos de simulação e anâlises de três conjuntos de dados reais.


Palavras chave: Modelo linear generalizado misto, aproximação de Laplace, influência local, esquema de perturbação, curvatura normal conformal, observações influentes, indivı́duos influentes, efeitos aleatórios.

Local Sala B-07