"Análise de um modelo de regressão com erros nas variáveis multivariado com intercepto nulo"

Abstract

AgradecimentosAgradeço a Deus, por não me abandonar um minuto sequer nesta jornada, mesmo em momentos em que duvidei de Sua existência.A meus pais Luiz e Izabel, e meus irmãos Luiz Roberto, Renato e Bruna, pelo apoio e companheirismo fora do comum, e por não deixarem nunca de acreditar que eu conseguiria.A minha orientadora Reiko pela dedicação e paciência em nossas reuniões, pela sensatez com que me guiou neste trabalho, pelo dinamismo em suas aulas, pela amizade e pelos conselhos, que foram essenciais para minhas decisões acadêmicas e profissionais.A pessoas especiais que fizeram parte da minha vida durante esses anos: ao Vladimir e sua família, que estiveram sempre presentes incondicionalmente, aos meus amigos de graduação e pós-graduação, em especialà Márcia, Renato, Amanda, Daniel, Gecirlei e Fabrizio. Aos meus amigos de sempre Cristiane,Ângela, Ana, Rodrigo, Thiago, Cassio e Creu. A todos os amigos que fiz durante minha estada em São Carlos, em especialàqueles que me fizeram ser uma pessoa melhor.Aos meus professores, em especialà Míriam, Sandra, Hildebrando, Ladeira, Dorival e Mário, por me darem exemplos extraordinários de como se deve ser professor.Aos funcionários do ICMC, por tornarem o trabalho menos desgastante. Em especial aos seguranças dos laboratórios pela companhia e amizade.Ao CNPQ pelo financiamento concedido para o desenvolvimento deste trabalho.

Modelo de calibração ultraestrutural

“…Rojas (1995) estudou uma sub-classe de modelos com erros nas variáveis, frequentemente usados para comparar instrumentos ou métodos de medição (calibração comparativa). Russo (2006) estudou um problema na área de Odontologia: ajustou um modelo de regressão linear multivariado com erros nas variáveis com intercepto nulo que tratava de medições de placa bacteriana em 3 grupos de voluntários antes e após o uso de 2 bochechos diferentes.…”

“…(ii) as derivadas parciais de primeira e segunda ordem de h 1 (θ), ..., h k (θ) são funções uniformemente contínuas e limitadas de θ. Russo, 2006). Continuando na próxima Seção, apresentaremos a estimação restrita sob H 0 que será utilizada na obtenção das estatísticas dos testes descritos acima.…”

“…O número de observações em cada patamar é dado por n = p i=1 n i . Desta forma, podemos mostrar a normalidade assintótica do EMV como um caso paticular do Teorema 5.1 apresentado emRusso (2006) que pode ser encontrado no Apêndice A. Com este resultado e assumindo válidas as condições de regularidade do Teorema 5.1, podemos…”

Análise de modelos de regressão multiníveis simétricos

“…Neste contexto, a ponderação de casosé um esquema de perturbação que foi considerada no trabalho de Lobos (2010) para avaliar o afastamento das suposições do modelos log-Birnbaum-Saunders mistos. Russo (2006), além de fazer um estudo sobre influência local proposta por Cook (1986), aborda a técnica de exclusão de casos, em que uma observaçãoé excluída de cada vez e o modelo de regressão com erros nas variáveis com intercepto nuloé ajustado novamente para verificar as mudanças ocorridas. Uma aplicação do modelo misto para estudar dados longitudinais pode ser visto em Osorio et al (2007) e um estudo de influência local através da curvatura normal em modelos multiníveis pode ser visto em Pires (2009).…”

“…e a ideia básica foi analisar como α(ω) desvia-se do plano tangente em ω o e também como a função se comporta em torno de ω o . Maiores detalhes podem ser vistos em Cook (1986); Paula (2004); Russo (2006) e Osorio (2006). O método busca analisar o gráfico de LD(ω o + ad) após ter selecionado uma direção unitária d e a ∈ R. LD(ω o + ad) apresenta um mínimo local (em a = 0) e neste caso o gráfico, cuja curvatura chamaremos C d , pode ser visto como o círculo de melhor ajuste em ω 0 .…”