23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

MODELO NAO PARAMETRICO COM ERROS SIMETRICOS AUTORREGRESSIVOS DE PRIMEIRA ORDEM PARA DADOS AMBIENTAIS

Resumo

O trabalho introduz o modelo não paramétrico com erros simétricos autorregressivos de primeira ordem, normal e $t$-Student. Definimos o critério AIC corrigido como uma forma de seleção de modelos, e os resíduos quantílicos para avaliar a adequação da distribuição condicional dos erros. Uma aplicação com dados reais foi realizada para ilustrar a utilização do modelo.

Palavras-chave

modelo não paramétrico, erros simétricos autorregressivos de primeira ordem, resíduos quantílicos.

Área

Modelos de Regressão

Autores

Rodrigo Alves Oliveira, Gilberto Alvarenga Paula