[ABE-L] Seminário - Modelos de Regressão e Aplicações - Modelos parcialmente lineares com erros simétricos autoregressivos de primeira ordem

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SEMINáRIO - Projeto Temático: Modelos de Regressão e Aplicações

TíTULO: Modelos parcialmente lineares com erros simétricos
autoregressivos de primeira ordem

PALESTRANTE: Carlos Relvas, Departamento de Estatística, IME-USP

QUANDO: 03 de outubro, sexta-feira, às 11h.

ONDE: Auditório Jacy Monteiro, Bloco B, piso térreo - IME-USP

RESUMO. Neste trabalho, apresentamos os modelos simétricos parcialmente
lineares AR(1), que generalizam os modelos parcialmente lineares para a
presença de erros autocorrelacionados seguindo uma estrutura de
autocorrelação AR(1) e erros seguindo uma distribuição simétrica ao
invés da distribuição normal. Dentre as distribuições simétricas,
podemos considerar distribuições com caudas mais pesadas do que a normal,
controlando a curtose e ponderando as observações aberrantes no processo
de estimação. A estimação dos parâmetros do modelo é realizada por
meio do critério de verossimilhança penalizada, que utiliza as funções
escore e a matriz de informação de Fisher, sendo todas essas quantidades
derivadas neste trabalho. O número efetivo de graus de liberdade e
resultados assintóticos também são apresentados, assim como
procedimentos de diagnóstico, destacando-se a obtenção da curvatura
normal de influência local sob diferentes esquemas de perturbação e
análise de resíduos. Uma aplicação com dados reais é apresentada como
ilustração.
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