Inferência estatística e análise de diagnóstico em análises de regressão e séries temporais

Descrição

O presente projeto de pesquisa aborda modelagem, inferência e análise de diagnóstico em modelos de regressão e séries temporais. São considerados modelos para variáveis aleatórias que assumem valores na reta real, nos reais positivos e no intervalo unitário padrão. O foco central recai sobre a modelagem de variáveis aleatórias duplamente limitadas, ou seja, variáveis que assumem valores em intervalos da forma (a,b), onde a e b são constantes reais conhecidas. Considera-se adicionalmente o caso em que as variáveis de interesse assumem valores em intervalos semiabertos ou fechados, situações em que ocorre inflacionamento nas fronteiras do intervalo. As pesquisas propostas englobam duas frentes amplas: análise de regressão e análise de séries temporais. Na análise de regressão, deseja-se modelar como variáveis independentes afetam a média ou medida similar e a dispersão ou precisão da variável de interesse. Na análise de séries temporais, o interesse reside na modelagem do comportamento dinâmico da variável de interesse, ou seja, seu comportamento ao longo do tempo, havendo também interesse na produção de previsões sobre sua dinâmica futura. O projeto dá continuidade a uma agenda de pesquisa desenvolvida ao longo das últimas três décadas, com ênfase no desenvolvimento de métodos inferenciais para amostras pequenas e na modelagem de variáveis com suporte restrito, áreas nas quais o proponente tem contribuído de forma substantiva mediante publicações em periódicos internacionais de alto impacto.