Explorando seleção de variáveis explicativas no contexto dos modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma
type: CreativeWork
description: 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.
abstract: 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.
author: FELIX, Luis Gonzaga Pinheiro
language: por
keywords: Estatística aplicada, Seleção de modelos
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
date published: 2023-02-17
date modified: 2026-07-24T01:18:46Z
provider: Brazil UFPE
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Pernambuco