Inferência e diagnóstico no modelo espacial linear t-Student reparametrizado: aplicações a dados agrícolas
2021
Este trabalho visou estudar e desenvolver tecnicas de inferencia e diagnosticos para o
modelo espacial linear t-Student reparametrizado sem e com repeticao, aplicado para dados
agricolas. Inicialmente, realizou-se uma reparametrizacao da distribuicao t-Student supondo a
existencia do segundo momento finito, sendo apresentadas algumas propriedades recorrentes.
Provaram-se expressoes analiticas para a funcao escore e matriz de Fisher da distribuicao
reparametrizada. Abordou-se um enfoque para a estimacao dos parâmetros desenvolvendo
um algoritmo Iterativo. Apresentaram-se criterios de escolha para o melhor modelo atraves
do parâmetro de forma η. Desenvolveu-se a analise de diagnostico para detectar a presenca
de observacoes influentes e possiveis outliers. Estes procedimentos foram desenvolvidos
sem e com repeticao. Tres artigos foram construidos a partir do desenvolvimento deste
trabalho: diagnostico de influencia em um modelo espacial linear t-Student reparamentrizado,
inferencia estatistica no modelo espacial linear t-Student reparametrizado, modelo espacial
linear t-Student reparametrizado com repeticao. Conclui-se que a modelagem espacial linear
t-Student reparametrizada permite uma modelagem mais robusta na presenca de observacoes
influentes.
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