Desenvolvimento de novas alternativas de estimadores shrinkage para dados de contagens com sub e superdispersão

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCirillo, Marcelo Ângelo-
Autor(es): dc.contributorBeijo, Luis Alberto-
Autor(es): dc.contributorFreire, Evelise Roman Corbalan Gois-
Autor(es): dc.contributorSilva, Jackelya Araujo da-
Autor(es): dc.contributorResende, Mariana-
Autor(es): dc.creatorFernández, Diana Del Rocío Rebaza-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:14:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:14:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/60241-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1136500-
Descrição: dc.descriptionArquivo retido, a pedido da autora, até julho de 2026.-
Descrição: dc.descriptionIn this study, alternatives of shrinkage estimators applied to count data models were explored. For this purpose, the work is structured in two parts: the first corresponds to the theoretical back- ground, and the second comprises two articles. In the first article, modified shrinkage estimators were proposed to assess multicollinearity in samples with overdispersion, with a modification of ridge estimators suggested in order to obtain more accurate estimates in Poisson and Negative Binomial models. The results showed that the proposed estimator exhibited greater efficiency and robustness for small samples with high correlation, while maintaining competitiveness in other scenarios. The second article presents a methodological framework consisting of the ex- tension of ridge regression models to the Generalized Poisson model, as well as the adaptation of a set of shrinkage parameters described in the literature. This model is characterized by its flexibility in incorporating a parameter that accounts for the degree of underdispersion and overdispersion. The adapted estimators showed better performance compared to maximum like- lihood estimators in the estimation of regression coefficients, contributing to increased accuracy of standard error estimates and mean squared error. To validate the proposal, Monte Carlo simu- lations were conducted under different scenarios. In addition, two illustrative applications are presented: the first considering a scenario of overdispersion and the second of underdispersion, showing that the adapted ridge estimators demonstrated consistent performance with respect to the evaluated estimates. Finally, the empirical results were found to be in agreement with the simulation findings.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionNesta pesquisa, abordou-se as alternativas de estimadores shrinkage aplicadas a modelos de dados de contagem e, com esse propósito, o trabalho está estruturado em duas partes: a pri- meira corresponde ao referencial teórico, e a segunda é composta por dois artigos. No primeiro artigo, foram propostos estimadores shrinkage modificados para avaliar a multicolinearidade em amostras com superdispersão, sendo sugerida uma modificação dos estimadores ridge com o intuito de obter estimativas mais precisas nos modelos Poisson e Binomial Negativo. Os resultados mostraram que o estimador proposto apresentou maior eficiência e robustez para pe- quenas amostras e alta correlação, mantendo competitividade em outros cenários. O segundo artigo apresenta uma estrutura metodológica que consiste na extensão dos modelos de regres- são ridge ao modelo de Poisson Generalizado, bem como na adaptação de um conjunto de parâmetros shrinkage descrito na literatura. Esse modelo é caracterizado por sua flexibilidade ao incorporar um parâmetro que leva em conta o grau de subdispersão e superdispersão. Os estimadores adaptados apresentaram melhor desempenho em comparação aos estimadores de máxima verossimilhança na estimação dos coeficientes de regressão, contribuindo para o au- mento da precisão das estimativas dos erros padrão e do erro quadrático médio. Para validar a proposta, foram realizadas simulações de Monte Carlo em diferentes cenários. Além disso, são apresentadas duas aplicações ilustrativas: a primeira considerando a situação de superdispersão, e a segunda, de subdispersão, evidenciando que os estimadores ridge adaptados apresentaram desempenho consistente em relação às estimativas avaliadas. Finalmente, os resultados empíri- cos mostraram concordância com as simulações realizadas.-
Descrição: dc.descriptionTecnológico-
Descrição: dc.descriptionOutros-
Descrição: dc.descriptionEducacao-
Descrição: dc.descriptionMeio ambiente-
Descrição: dc.descriptionTecnologia e produção-
Descrição: dc.descriptionODS 4: Educação de qualidade-
Descrição: dc.descriptionODS 15: Vida terrestre-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Palavras-chave: dc.subjectEstimador ridge-
Palavras-chave: dc.subjectPoisson-
Palavras-chave: dc.subjectMulticolinearidade-
Palavras-chave: dc.subjectRidge estimator-
Palavras-chave: dc.subjectNegative binomial-
Palavras-chave: dc.subjectGeneralized poisson-
Palavras-chave: dc.subjectMulticollinearity-
Palavras-chave: dc.subjectPoisson generalizada-
Palavras-chave: dc.subjectBinomial negativa-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Exatas e Tecnológicas-
Título: dc.titleDesenvolvimento de novas alternativas de estimadores shrinkage para dados de contagens com sub e superdispersão-
Título: dc.titleDevelopment of new alternative shrinkage estimators for count data with under- and overdispersion-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.