Análise de dados categorizados com omissão em variáveis explicativas e respostas (2011)
- Authors:
- Autor USP: POLETO, FREDERICO ZANQUETA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Assunto: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Nesta tese apresentam-se desenvolvimentos metodológicos para analisar dados com omissão e também estudos delineados para compreender os resultados de tais análises. Escrutinam-se análises dee sensibilidade bayesiana e clássica para dados com respostas categorizadas sujeitas a omissão. Mostra-se que as componentes subjetivas de cada abordagem podem influenciar os resultados de maneira não-trivial, independenetemente do tamanho da amostra e que, portanto, as conclusões devem ser cuidadosamente avaliadas. Especificamente, demonstra-se que distribuições a priori comumente consideradas como não-informativas ou levemente informativas podem, na verdade, ser bastante informativas para parâmetros inidentificáveis, e que a escolha do modelo sobreparametrizado também tem um papel importante. Quando há omissão em variáveis explicativas, também é necessário propor um modelo marginal para as covariáveis mesmo se houver interesse apenas no modelo condicional. A especificação incorreta do modelo para as covariáveis ou do modelo para o mecanismo de omissão leva a inferências enviesadas para o modelo de interese. Trabalhos anteriormente publicados têm-se dividido em duas vertentes: ou utilizam distribuições semiparamétricas/não-paramétricas, flexíveis para as covariáveis, e identificam o modelo com a suposição de u mecanismo deomissão não-informativa, ou empregam distribuições paramétricas para as covariáveis e permitem um mecanismo mais geral, de omissão informativa. Neste trabalho analisam-se respostas binárias, combinando um mecanismo de omissão informativa com um modelo não-paramétrico para as covariáveis contínuas, por meio de uma mistura induzida pela distribuição a priori de processo de Dirichlet.No caso em que o interese recai apenas em momentos da distribuição das respostas, propõe-se uma nova análise de sensibilidade sob o enfoque clássico para respostas incompletas que evita suposições distribucionais e utiliza parâmetros de sensibilidade de fácil interpretação. O procedimento tem, em particular, grande apelo na análise de dados contínuos, campo que tradicionalmente emprega suposições de normalidade e/ou utiliza parâmetros de sensibilidade de difícil interpretação. Todas as análise são ilustradas com conjuntos de dados reais.
- Imprenta:
- Data da defesa: 08.04.2011
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ABNT
POLETO, Frederico Zanqueta. Análise de dados categorizados com omissão em variáveis explicativas e respostas. 2011. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09052011-000104/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Poleto, F. Z. (2011). Análise de dados categorizados com omissão em variáveis explicativas e respostas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09052011-000104/ -
NLM
Poleto FZ. Análise de dados categorizados com omissão em variáveis explicativas e respostas [Internet]. 2011 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09052011-000104/ -
Vancouver
Poleto FZ. Análise de dados categorizados com omissão em variáveis explicativas e respostas [Internet]. 2011 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09052011-000104/ - Análise de dados categorizados com omissão
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