Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2004 |
| Autor(a) principal: |
Chaves Inácio, Felipe |
| Orientador(a): |
Cribari Neto, Francisco |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6597
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Resumo: |
Em modelos de regressão linear em que os erros são heteroscedásticos, a prática comum é utilizar o estimador de mínimos quadrados ordinários para a estimação dos parâmetros juntamente com um estimador consistente da matriz de covariâncias dessas estimativas que, em geral, é o estimador desenvolvido por White (1980) ou uma de suas variantes. Entretanto, estimadores da matriz de covariâncias baseados em esquemas de bootstrap têm-se mostrado boas alternativas aos estimadores tradicionais. Em especial o estimador desenvolvido por Cribari?Neto & Zarkos (2004), em que a probabilidade de seleção dos resíduos é ponderada pelo inverso do grau de alavancagem, apresenta desempenho superior aos estimadores consistentes tradicionais, principalmente em situações não-balanceadas em que há observações potencialmente influentes. Utilizando simulações de Monte Carlo, foi analisada neste trabalho a sensibilidade desse estimador a diferentes formas de reamostragem através da análise do comportamento de novos estimadores que utilizam outras probabilidades de seleção dos resíduos. Adicionalmente, investigou-se a sensibilidade da inferência baseada neste e em outros estimadores a situações de não-normalidade dos erros |
