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Validação e modelagem de estruturas heteroscedásticas e/ou autoregressivas em modelos elípticos não lineares para dados correlacionados

Processo: 09/14911-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2010
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Gilberto Alvarenga Paula
Beneficiário:Cibele Maria Russo Novelli
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Validação de modelos   Modelos não lineares
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Métodos de Diagnóstico | Modelos com efeitos mistos | Modelos Elípticos | Modelos heteroscedásticos e | Modelos não-lineares | ou autoregressivos | Validação de Modelos | Modelagem Estatística de Regressão

Resumo

Neste projeto propomos a investigação de temas importantes relacionados à modelagem não linear mista assumindo contornos elípticos, incluindo a suposição de estruturas heteroscedásticas e/ou autoregressivas como generalização da matriz escala dos modelos desenvolvidos pela solicitante Cibele Russo em sua tese de doutorado e publicados na revista Computational Statistics and Data Analysis. Os modelos não-lineares elípticos com efeitos mistos fornecem alternativas relevantes para modelagem de dados longitudinais não lineares, já que introduzem a correlação intragrupo e permitem a obtenção de estimativas robustas contra observações aberrantes e pouco sensíveis a perturbações. Entretanto, uma modelagem mais sofisticada da matriz escala envolvida pode trazer um ganho significativo para os modelos quando são observados padrões de variabilidade e dependência entre medições tomadas em uma mesma unidade experimental. Além disto, será discutida a utilização de técnicas de validação e diagnóstico dos modelos propostos, que representam ferramentas importantes para a escolha de modelos. Os resultados serão aplicados a dados reais.

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