Função variância em modelos de regressão não-paramétrica: estimação e usos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Fernanda Nogueira de Assis
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
UFMG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8D9G4E
Resumo: The technique of linear regression analysis is widely used in real problems. However, when the assumptions necessary for the model are not satisfied, or when the relationship between the predictor and the dependent variable is not linear, we have serious difficulties in using the model. In such cases the use of nonparametric approaches is more appropriate. In this work, we evaluate the performance of the technique of nonparametric regression using kernel estimator and we study specially the case on which the variance is not constant (heteroscedastic model). We focus on the studying of the estimator for the variance proposed by Chen, Cheng e Peng (2009). We also study a measure to evaluate the quality of the kernel estimator of the regression function. This measure, which is the coefficient of determination, was introduced by Huang e Cheng (2008).