A simple and general goodness-of-fit methodology for regression models (2022)
- Authors:
- Autor USP: ARRUDA, HELDER ALVES - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- DOI: 10.11606/T.45.2022.tde-28062022-215419
- Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
- Keywords: Coefficient of determination; Coeficiente de determinação; Diagnostic; Diagnóstico; Falta de ajuste; Hypothesis test; Intervalos de predição; Lack-of-fit; Model checking; Performance; Prediction intervals; Teste de hipóteses; Verificação do modelo
- Language: Inglês
- Abstract: A criação de modelos estatísticos advém da necessidade de tentarmos compreender fenômenos ao nosso redor. De modo a atingir tais objetivos, é necessário fazer suposições acerca do problema, dessa forma, tão importante quanto a criação de modelos é a verificação de que as suposições feitas são plausíveis. O objetivo desta tese foi a criação de uma nova metodologia para diagnóstico de modelos de regressão. Ela é baseada na obtenção de intervalos de predição para novas observações sob a hipótese nula e calculando a média das diferenças absolutas entre as coberturas observadas e esperadas desses intervalos; nós denotamos a estatística resultante de Mn. Se as especificações do modelo são razoáveis, esperamos valores de Mn próximos de 0. A princípio, a única suposição feita para o uso da metodologia é independência e resposta continua das observações. Todavia, também foi desenvolvida uma adaptação para o caso de dados de contagem baseado em aleatorização. Em ambas as situações, apresentamos resultados teóricos acerca de Mn e realizamos testes através de aplicações, simulações e comparações com outras metodologias de bondade de ajuste da literatura. Concluímos que a nossa metodologia apresentou resultados satisfatórios, provando ser muito promissora e aplicável aos mais diversos tipos de modelos de regressão
- Imprenta:
- Data da defesa: 01.06.2022
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
ARRUDA, Helder Alves. A simple and general goodness-of-fit methodology for regression models. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28062022-215419/. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Arruda, H. A. (2022). A simple and general goodness-of-fit methodology for regression models (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28062022-215419/ -
NLM
Arruda HA. A simple and general goodness-of-fit methodology for regression models [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28062022-215419/ -
Vancouver
Arruda HA. A simple and general goodness-of-fit methodology for regression models [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28062022-215419/ - Extensão do Método de Predição do Vizinho mais Próximo para o modelo Poisson misto
- Relatório de análise estatística sobre o projeto "uso de cânula endotraqueal com cuff versus sem cuff em UTI pediátrica"
- Relatório de análise estatística sobre o projeto "relação entre a composição corporal materna e composição corporal do neonato"
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2022.tde-28062022-215419 (Fonte: oaDOI API)
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