Um teste de especificação correta em modelos de regressão beta
Uma ferramenta útil para a modelagem de dados em que a variável resposta assume continuamente valores no intervalo (0,1) é o modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari-Neto (2004). O modelo proposto é baseado na suposição que a variável resposta tem distribuição beta utilizando uma...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6311 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6311 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Simulação de Monte Carlo Testes de Hipóteses RESET Regressão Beta |
| Sumario: | Uma ferramenta útil para a modelagem de dados em que a variável resposta assume continuamente valores no intervalo (0,1) é o modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari-Neto (2004). O modelo proposto é baseado na suposição que a variável resposta tem distribuição beta utilizando uma parametrização da lei beta que é indexada pela média e por um parâmetro de precisão. Neste modelo, supõe-se também que a variável resposta é relacionada a outras variáveis através de uma estrutura de regressão. O objetivo desta dissertação é propor um teste de erro de especificação correta em modelos de regressão beta, a partir do teste RESET proposto por Ramsey (1969). A avaliação numérica realizada revelou que o teste proposto é útil para detecção do uso de função de ligação a incorreta bem como de não-linearidades no predito linear. Mostramos que o teste proposto realizado através do teste escore apresentou, em geral, melhores resultados no que tange a tamanho e poder. Adicionalmente, mostramos que o melhor desempenho é alcançado quando se utiliza uma potência do preditor linear ajustado ou uma potência da resposta média estimada como variável de teste. O teste proposto também apresenta bom desempenho para pequenos tamanhos mostrais, apesar de ser baseado em aproximações assintóticas |
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