GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data (2017)
- Authors:
- Autor USP: THOMAS, GUSTAVO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: MILHO; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS; R (SOFTWARE ESTATÍSTICO); RAIZ
- Language: Inglês
- Abstract: Os modelos lineares generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS) desenvolvidos por Rigby e Stasinopoulos (2005) são uma ampla classe de modelos de regressão univariados que não pressupõem que a distribuição da variável resposta pertença à família exponencial como os modelos lineares generalizados ou aditivos generalizados, por exemplo. Além do mais, eles permitem que todos os parâmetros da distribuição da variável resposta sejam modelados explicitamente por meio de diferentes conjuntos de variáveis explanatórias. A subclasse semiparamétrica dos GAMLSS, em particular, permite que uma grande variedade de termos paramétricos e não paramétricos sejam incluídos nos preditores dos parâmetros da distribuição assumida para a variável resposta. De forma análoga aos modelos lineares generalizados, os GAMLSSs ligam os preditores aos parâmetros por meio de funções de ligação monótonas, que também podem mudar de acordo com o parâmetro a ser estimado. Esta dissertação descreve a metodologia dos modelos lineares generalizados para locação, escala e forma e apresenta duas aplicações a bancos de dados provenientes de experimentos agrícolas; explorando métodos de estimação, diagnóstico e comparação desse tipo de modelos
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2017
- Data da defesa: 20.12.2017
-
ABNT
THOMAS, Gustavo. GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042018-150012/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Thomas, G. (2017). GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042018-150012/ -
NLM
Thomas G. GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data [Internet]. 2017 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042018-150012/ -
Vancouver
Thomas G. GAMLSSs with applications to zero inflated and hierarquical data [Internet]. 2017 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042018-150012/
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