Explorando seleção de variáveis explicativas no contexto dos modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma

A seleção de variáveis explicativas em modelos estatísticos é um problema atual e importante dentro da estatística e para o qual diferentes soluções já foram propostas para os diversos tipos de modelos. No caso específico dos modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS), a seleção de variáveis explicativas é feita usando métodos stepwise. Na atual proposta de seleção de variáveis nos GAMLSS tem-se disponível duas estratégias conhecidas como estratégia A e estratégia B, sendo que ambas selecionam variáveis explicativas para modelar todos os parâmetros da distribuição, mas de forma diferente. Neste trabalho, estas metodologias foram descritas de forma detalhada e por meio de estudos de simulação, foram investigados e comparados métodos de seleção de variáveis, usando modelos com estruturas lineares e com estruturas não lineares, além do uso de funções de suavização para diferentes distribuições de probabilidade. Uma nova proposta de seleção de modelos, denominada de Estratégia C foi introduzida. A mesma é uma combinação da Estratégia B com a Estratégia A. Uma aplicação à dados reais ilustra a metodologia apresentada.

Grantor dc:publisher

Universidade Federal de Pernambuco

Year dc:date.issued

2023

Author dc:creator

• FELIX, Luis Gonzaga Pinheiro

Advisor dc:contributor.advisor

• BASTIANI, Fernanda de

• Estatística aplicada
• Seleção de modelos

Statement dc:rights

• embargoedAccess

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/

Language dc:language.iso

por

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49447

OAI identifier oai:identifier

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