Modelos Lineares Generalizados em Experimentação Agronômica

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PREFÁCIO Estas notas são baseadas em vários livros textos citados, duas versões anteriores e têm como objetivo apresentar noções introdutórias de Modelos Lineares Generalizados e algumas aplicações na área de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica. Enumerar as pessoas a quem devemos agradecimentos é uma tarefa difícil, pois são muitos aqueles que contribuíram de forma direta ou indireta para a elaboração deste material. Agradecemos a todos e, em especial aos professores: Silvano Cesar da Costa (UEL) e Suely Ruiz Giolo (UFPr) que foram incansáveis e amigos, ajudando-nos através de leitura cuidadosa, sugestões, correção e formatação do texto, elaboração dos programas em SAS e discussões muito proveitosas. Sem o auxílio deles não teríamos terminado de escrever estas notas em tempo hábil. Finalmente, assumimos total responsabilidade pelas imperfeições e solicitamos aos leitores que nos apresentem críticas e sugestões para uma futura edição revisada. Clarice Garcia Borges Demétrio Piracicaba, 1 o de julho de 2001
SUMÁRIO 1 Família Exponencial com um parâmetro 1.1 Introdução ...................................................................................................... 1.2 Definição ...................................................................................................... 1.3 Funções geradoras de momentos e de cumulantes ........................................... 1.4 Estatística Suficiente .......................................................................................... 1.5 Exercícios ...................................................................................................... 2 Modelo Linear Generalizado 2.1 Introdução ...................................................................................................... 2.2 Exemplos de motivação ............................................................................... 2.3 Definição ...................................................................................................... 2.4 Estimação do vetor de parâmetros β ................................................................... 2.5 Um exemplo do algoritmo de estimação ....................................................... 2.6 Propriedades e distribuição amostral de β ....................................................... ˆ 2.7 Função deviance e estatística de Pearson X 2 generalizada ............................... 2.8 Estimação do parâmetro φ ............................................................................... 2.9 Análise de deviance e seleção de modelos ....................................................... 2.10 Testes de hipóteses .......................................................................................... 2.10.1 Teste da razão de verossimilhanças ....................................................... 2.10.2 Teste de Wald .......................................................................................... 2.10.3 Teste Escore .......................................................................................... 2.11 Intervalos de Confiança .............................................................................. 2.12 Exercícios ...................................................................................................... 3 Técnicas para Verificação de Ajuste do Modelo 3.1 Introdução ...................................................................................................... 3.2 Técnicas para a verificação do ajuste de um modelo a um conjunto de dados ... 3.3 Análise de resíduos e diagnósticos para modelos lineares clássicos ................... 3.3.1 Introdução .......................................................................................... 3.3.2 Tipos de resíduos .............................................................................. 3.3.3 Estatísticas para diagnósticos ....................................................... 3.3.4 Tipos de gráficos .............................................................................. 3.4 Análise de resíduos e diagnósticos para modelos lineares generalizados ....... 3.4.1 Introdução .......................................................................................... 3.4.2 Tipos de resíduos .............................................................................. 3.4.3 Tipos de gráficos .............................................................................. 3.5 Verificação da função de ligação .................................................................. 2 3.5.1 Justificativa para o uso de ˆη .................................................................. 3.6 Verificação da adequação da função de variância ........................................... 3.7 Verificação da adequação das escalas das covariáveis ............................... 3.8 Exercícios ...................................................................................................... 1 1 1 4 8 9 14 14 16 25 28 33 39 42 48 50 53 54 54 54 57 57 61 61 62 62 62 63 65 66 70 70 71 72 73 74 75 75 79
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1.5.4 As variáveis X e Y tem distr
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1.5.16 Remessas diárias contendo u
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