Modelos lineares parciais aditivos generalizados com suavização por meio de P-splines
Neste trabalho apresentamos os modelos lineares parciais generalizados com uma variável explicativa contínua tratada de forma não paramétrica e os modelos lineares parciais aditivos generalizados com no mínimo duas variáveis explicativas contínuas tratadas de tal forma. São utilizados os P-splines p...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-31052018-113859 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-31052018-113859/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Generalized additive models Generalized linear models Generalized partial linear models Método de suavização Modelos aditivos generalizados Modelos lineares generalizados Modelos lineares parciais generalizados Modelos parcialmente lineares Modelos semiparamétricos P-splines Partial linear models Semiparametric models Smoothing method Splines |
| Resumo: | Neste trabalho apresentamos os modelos lineares parciais generalizados com uma variável explicativa contínua tratada de forma não paramétrica e os modelos lineares parciais aditivos generalizados com no mínimo duas variáveis explicativas contínuas tratadas de tal forma. São utilizados os P-splines para descrever a relação da variável resposta com as variáveis explicativas contínuas. Sendo assim, as funções de verossimilhança penalizadas, as funções escore penalizadas e as matrizes de informação de Fisher penalizadas são desenvolvidas para a obtenção das estimativas de máxima verossimilhança penalizadas por meio da combinação do algoritmo backfitting (Gauss-Seidel) e do processo iterativo escore de Fisher para os dois tipos de modelo. Em seguida, são apresentados procedimentos para a estimação do parâmetro de suavização, bem como dos graus de liberdade efetivos. Por fim, com o objetivo de ilustração, os modelos propostos são ajustados à conjuntos de dados reais. |
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