Navegando por Autor "Regazzi, Adair Jose"

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Teste para verificar a identidade de modelos de regressão e a igualdade de alguns parâmetros num modelo polinomial ortogonal
(Revista Ceres, 1993-03-23) Regazzi, Adair Jose
Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de H equações de regressão polinomial de grau k, mediante o emprego da técnica dos polinômios ortogonais. O modelo linear para a h-ésima equação é Yh == Xhlâh + gh, em que Xh é um vetor nh x 1 de realizações de variáveis aleatórias, Xh uma matriz nh x p de constantes conhecidas, Ph um vetor p x 1 de parâmetros desconhecidos e 2h um vetor nh x 1 de erros aleatónos supostos NID (gh :
Teste para verificar a identidade de modelos de regressão e a igualdade de parâmetros no caso de dados de delineamentos experimentais
(Revista Ceres, 1999-07) Regazzi, Adair Jose
Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de H equações de regressão polinomial de grau k, supondo dados . provenientes de delineamentos experimentais. O modelo linear para a h-ésima equação e Y,, = X,,Bh + 8h, em que Y., é um vetor nh x 1 de realizações de variáveis aleatórias, Xh uma matriz n;, x p de constantes conhecidas, B ,, um vetor p x 1 de parâmetros desconhecidos e 81, um vetor n,, :( 1 de erros aleatórios supostos NID (8h : O , lol). Na estimação dos parâmetros, utilizou-se o método dos mínimos quadrados. As três hipóteses consideradas foram: a) Ho : as H equações são idênticas; b) Ho: as H equações têm uma constante de regressão comum; o) Ho: as H equações têm um ou mais coeficientes de regressão iguais. Para verificação das três hipóteses foi dada uma derivação, chegando-se ao teste F. Como ilustração, esse método foi aplicado a um conjunto de H x quatro equações de regressão polinomial de segundo grau. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em modelos polinomiais de qualquer grau e também em modelos de regressão múltipla.
Teste para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linear
(Revista Ceres, 2003-01) Regazzi, Adair Jose
Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de g equações de regressão não- linear (g grupos), com o objetivo de apresentar um método para testar as seguintes hipóteses: (a) Ho: as g equações são idênticas, isto é, uma equação comum pode ser usada como estimativa das g equações envolvidas; e (b) Ho: um determinado subconjunto de parâmetros e igual nos g grupos. Como ilustração., considerou-se o modelo de crescimento logístico. A identidade de modelos de regressão não-linear e a igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros podem ser verificadas por meio do teste da razão de verossimilhança. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em qualquer modelo de regressão não-linear.