Os modelos lineares generalizados vêm se tomando fundamentais na área de análise estatística por unificarem vários procedimentos estatísticos e por apresentarem excepcionais características de desempenho em várias aplicações. Tais modelos pressupõem que a variável de resposta possui uma distribuição pertencente à família exponencial, definida pela seguinte expressão:..f(y∣θ, ∅ )= exp {a(∅)y θ−b(θ)+c(y, ∅)}. ..Nessa expressão θ e ∅ são escalares e a (∅), b (θ) e c (y, ∅) são funções reais. Várias distribuições conhecidas podem ser expressas da forma da equação acima, como, por exemplo, a gaussiana. Para uma gaussiana de média 1 e variância 0,1, o valor de a (∅) + 2 x b (∅) + c (y, ∅) é Os modelos lineares generalizados vêm se tomando fundamentais na área de análise estatística por unificarem vários procedimentos estatísticos e por apresentarem excepcionais características de desempenho em várias aplicações. Tais modelos pressupõem que a variável de resposta possui uma distribuição pertencente à família exponencial, definida pela seguinte expressão:..f(y∣θ, ∅ )= exp {a(∅)y θ−b(θ)+c(y, ∅)}. ..Nessa expressão θ e ∅ são escalares e a (∅), b (θ) e c (y, ∅) são funções reais. Várias distribuições conhecidas podem ser expressas da forma da equação acima, como, por exemplo, a gaussiana. Para uma gaussiana de média 1 e variância 0,1, o valor de a (∅) + 2 x b (∅) + c (y, ∅) é

Os modelos lineares generalizados vêm se tomando...

Q698478

Ano: 2013

Banca: FUNRIO Fundação de Apoio a Pesquisa, Ensino e Assistência - FUNRIO

Prova: FUNRIO - INSS - Analista do Seguro Social - Área Estatística - 2013

Os modelos lineares generalizados vêm se tomando fundamentais na área de análise estatística por unificarem vários procedimentos estatísticos e por apresentarem excepcionais características de desempenho em várias aplicações. Tais modelos pressupõem que a variável de resposta possui uma distribuição pertencente à família exponencial, definida pela seguinte expressão:

$f (y ∣ θ, \emptyset$ )= exp ${\frac{y θ - b ( θ )}{a ( \emptyset )} + c (y, \emptyset)} .$

Nessa expressão θ e ∅ são escalares e $a$ (∅), $b$ (θ) e $c$ $(y, \emptyset)$ são funções reais. Várias distribuições conhecidas podem ser expressas da forma da equação acima, como, por exemplo, a gaussiana. Para uma gaussiana de média 1 e variância 0,1, o valor de $a$ $(\emptyset)$ + 2 x $b$ $(\emptyset)$ + $c$ $(y, \emptyset)$ é

$1, 1 - ln (0, 2 π) - 5 y^{2} .$

$1, 5 + ln (0, 5 π) + y^{2} .$

$- ln (0, 2 π) + 10 y^{2} .$

5y² .

-y

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