Empirical analysis of multinomial data / Análise empírica de dados multinomiais

AUTOR(ES)

Renata Pelissari

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Em diversas análises estatísticas, nos deparamos com dados multinomiais, dos quais precisamos analisar o comportamento ao longo do tempo e sua relação com fatores determinantes. Os métodos clássicos para modelos de regressão multinomiais consistem em utilizar a estrutura de modelos lineares generalizados para desenvolver tais modelos McCullagh &Nelder (1989). No entanto, este enfoque apresenta algumas desvantagens como não admiter a incidência de zeros em nenhuma categoria, a hipótese da proporcionalidade da razão de chances e o fato de não serem modelos adequados para análise de dados censurados. Com o objetivo de analisar dados multinomiais com essas características propomos um modelo que é uma extensão do modelo de intensidade multiplicativo desenvolvido por Aalen (1978) e apresentado em Fleming &Harrington (2005), para variáveis aleatórias multinomiais. Com isso, ao invés de modelarmos as probabilidades associadas às categorias, como nos métodos clássicos, modelamos a função intensidade associada à variável aleatória multinomial. Através do critério martingale, estimamos os parâmetros do modelo ajustado e propomos testes de hipóteses para estes parâmetros para uma e duas populações. O teste para comparação de duas populações é baseado na estatística de logrank

ASSUNTO(S)

teste de logrank probability doob-meyer decomposition decomposição de doob-meyer multinomial modelo de intensidade multiplicativo multinomial multiplicative intensity model lograk test probabilidade

Documentos Relacionados

• EMPIRICAL ANALYSIS OF BRAZILIAN CENTRAL BANK¿S FOREIGN EXCHANGE INTERVENTIONS USING HIGH FREQUENCY DATA
• EMPIRICAL ANALYSIS OF THE QUANTILE AUTOREGRESSION MODELS
• Análise de dados com riscos semicompetitivos
• Análise empírica sobre teoria de aprendizagem e avaliação de ações
• Análise de dados categorizados com omissão