Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura (2020)
- Authors:
- Autor USP: BUSTAMANTE, JUAN PABLO MAMANI - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/T.104.2020.tde-27072020-100611
- Subjects: TEORIA ASSINTÓTICA; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; INFERÊNCIA BAYESIANA; ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
- Keywords: Asymptotic theory; Conformal normal curvature; Curvatura normal; Curvatura normal conformal; Forward graph; Forward search; Gráfico de influência; Gráfico passo a frente; Influence graph; Influência local; Local influence; Modelo de calibração ultraestrutural; Modelo de regressão com erros nas variáveis; Normal curvature; Procura "forward"; Procura passo a frente; Regression model with error in variables; Ultrastructural calibration model
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Testes de proficiência determinam a performance de laboratórios individuais em relação a testes específicos de medição e é usado para monitorar a confiabilidade das medições dos laboratórios. Considerando um modelo de regressão multivariado com erros nas variáveis e com réplicas, o modelo de calibração ultraestrutural com réplicas, iremos desenvolver as propriedades assintóticas associada a este modelo para poder testar a equivalência entre as medições obtidas por diferentes laboratórios em testes de proficiência. Após ajustado um modelo, a análise de diagnóstico é uma etapa importante na análise de um conjunto de dados. Cook (1986) introduziu um método geral de diagnóstico de influência para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura passo a frente, por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Propomos uma metodologia baseada na influência local de Cook (1986) e Poon e Poon (1999) com a procura passo a frente de Atkinson e Riani (2000) em modelos de regressão com erros de medição que será utilizada na obtenção de observações mascaradas influentes.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 08.05.2020
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
BUSTAMANTE, Juan Pablo Mamani. Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-100611/. Acesso em: 10 maio 2026. -
APA
Bustamante, J. P. M. (2020). Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-100611/ -
NLM
Bustamante JPM. Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-100611/ -
Vancouver
Bustamante JPM. Diagnóstico de Influência Local para a obtenção de dados mascarados influentes em modelos de regressão com erros nas variáveis e propriedades assintóticas do modelo de calibração ultraestrutura [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-100611/ - Influência local com procura "forward" em modelos de regressão linear
- Ultrastructural calibration model for proficiency testing
- Local influence diagnostics with forward search in regression analysis
- Conformal normal curvature and detection of masked observations in multivariate null intercept measurement error models
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