Navegando por Autor "Santos, Paulo César dos"
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Dissertação Modelos de regressão GJS longitudinais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-03-21) Santos, Paulo César dos; Lemonte, Artur José; https://orcid.org/0000-0002-0249-7474; http://lattes.cnpq.br/4283549028869521; https://orcid.org/0000-0001-7391-0337; http://lattes.cnpq.br/2069898808096779; Queiroz, Francisco Felipe de; Fernandez, Luz Milena Zea; https://orcid.org/0000-0001-8335-9446; http://lattes.cnpq.br/0576675498537949Estendemos a classe de modelos de regressão GJS que modelam variáveis contínuas com suporte no intervalo (0,1) para o caso de dados correlacionados, como aquelas provenientes de estudos de medidas repetidas, longitudinais ou com dados agrupados. A extensão foi realizada através da metodologia de modelos lineares generalizados mistos e as estimativas dos parâmetros são obtidas com base no método da máxima verossimilhança (MV). A implementação computacional combina a quadratura de Gauss-Hermite para obter a densidade marginal da variável resposta e o algoritmo BFGS de otimização não-linear, implementada na função optim do software computacional R. Foram realizadas simulações de Monte Carlo para verificar o desempenho dos estimadores de MV dos parâmetros do modelo em amostras de tamanho finito. Os resultados das simulações sugerem que a abordagem da MV fornece estimadores com boas propriedades. Adicionalmente, propomos o resíduo quantílico aleatorizado para averiguar a qualidade do ajuste. Além disso, verificou-se a eficácia do resíduo proposto na detecção de algumas formas de inadequação do modelo. Por fim, ilustramos a metodologia desenvolvida por meio da aplicação a um conjunto de dados reais.