Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSE JAIRO DE SANTANA E SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOSE JAIRO DE SANTANA E SILVA
DATA : 30/08/2022
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Essays on Misspecification Detection for Double Bounded Random Variable Regression Models

PALAVRAS-CHAVES:

Distribuição beta, especificação incorreta, regressão beta, simulação de Monte Carlo, teste da matriz de informação.  

PÁGINAS: 60
RESUMO:

A distribuição beta é usada rotineiramente para modelar variáveis que assumem valores no intervalo unitário padrão. Várias leis alternativas foram, contudo, propostas na literatura, tais como as distribuições Kumaraswamy e simplex. Uma questão natural e empiricamente motivada é: a lei beta fornece uma representação adequada para os dados sob análise? Nós testamos a hipótese nula de que o modelo beta está corretamente especificado contra a hipótese alternativa de que ele não fornece um ajuste adequado aos dados. Nossos testes são baseados na igualdade da matriz de informação, que somente é válida quando o modelo se encontra corretamente especificado. Os testes são, portanto, sensíveis a qualquer forma de especificação incorreta do modelo. Resultados de simulação mostram que os testes têm bom desempenho, especialmente quando utilizados com reamostragem bootstrap. Nós modelamos as taxas de mortalidade estaduais e municipais de Covid-19 nos Estados Unidos. Nossos testes de má especificação indicam que a lei beta representa adequadamente as taxas de mortalidade do Covid-19 quando estas são computadas com base em dados anteriores ao início da campanha de vacinação de Covid-19 ou com base em dados coletados quando tal campanha já se encontrava em andamento. No último caso, a lei beta só é aceita quando o impacto da vacinação sobre as taxas de mortalidade é moderado. O modelo beta é rejeitado sob heterogeneidade de dados, ou seja, quando as taxas de mortalidade são computadas usando informações coletadas durante ambos os períodos de tempo. Os testes de má especificação são estendidos para cobrir o modelo beta de regressão de precisão variável. Apresentamos expressões em forma fechada para tais estatísticas de teste na classe de modelos de regressão em que a variável de resposta segue distribuição beta com estruturas de regressão separadas para sua média e precisão. São apresentados resultados de simulação de Monte Carlo sobre o comportamento dos testes, tanto sob a hipótese nula como sob a hipótese alternativa. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1279737 - FRANCISCO CRIBARI NETO
Interno - 2259583 - ALDO WILLIAM MEDINA GARAY
Interno - 2134267 - GETULIO JOSE AMORIM DO AMARAL