Dados do Trabalho
Título
REFINAMENTO DE TESTES NOS MODELOS EM SERIES DE POTENCIA NAO-LINEARES GENERALIZADOS
Resumo
Com o intuito de unificar vários modelos discretos importantes em uma única estrutura conceitual, Cordeiro et al. (2009) propuseram uma nova classe de modelos em séries de potências não-lineares genereralizados (MSPNLG). Silva et al. (2017) obtiveram uma correção do viés de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros nessa classe de modelos. Neste trabalho, expressões em notação matricial foram obtidas dos fatores de correção Bartlett e tipo-Bartlett às estatísticas da razão de verossimilhanças, escore, e gradient, respectivamente, nos MSPNLG. Avaliamos e comparamos numericamente o desempenho dos testes propostos através de simulação de Monte Carlo em relação ao tamanho e poder, em amostras finitas.
Palavras-chave
Correção de Bartlett; Correção Tipo-Bartlett; Distribuição Qui-quadrado; Teste da Razão de Verossimilhanças; Teste Escore; Teste Gradiente.
Área
Inferência Estatística
Autores
Arthur Carneiro Leão Machado, Sébastien Lozano Forero, Audrey Helen Mariz de Aquino Cysneiros