Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Ongaratto, Artur Matia |
| Orientador(a): |
Horta, Eduardo de Oliveira |
| 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: |
Não Informado pela instituição
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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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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/237727
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Resumo: |
Recentemente, Ota, Kato e Hara (2019) propuseram estimar a moda condicional de uma resposta, dado um vetor de covariáveis, por um estimador escalonável computacionalmente derivado do modelo de regressão quantílica linear proposto por Koenker e Bassett (1978). Alternativamente, propomos estimar a moda condicional maximizando o estimador de densidade condicional de Fernandes, Guerre e Horta (2021). Esta aborgadem tem pelo menos dois benefícios: eficiência computacional e bom comportamento assintótico, que, em particular, “contornam” a maldição da dimensionalidade. |
