Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Perette, André Casagrandi |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04102019-145040/
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Resumo: |
Este trabalho objetiva o desenvolvimento de um pacote no software estatístico R com a implementação de estimadores em modelos de regressão normal univariados com parametrização geral, uma particularidade do modelo definido em Patriota e Lemonte (2011). Essa classe contempla uma ampla gama de modelos conhecidos, tais como modelos de regressão não lineares e heteroscedásticos. São implementadas correções nos estimadores de máxima verossimilhança e na estatística de razão de verossimilhanças. Tais correções são efetivas quando o tamanho amostral é pequeno. Para a correção do estimador de máxima verossimilhança, considerou-se a correção do viés de segunda ordem, enquanto que para a estatística da razão de verossimilhanças aplicou-se a correção desenvolvida em Skovgaard (2001). Todas as funcionalidades do pacote são descritas detalhadamente neste trabalho. Para avaliar a qualidade do algoritmo desenvolvido, realizaram-se simulações de Monte Carlo para diferentes cenários, avaliando taxas de convergência, erros da estimação e eficiência das correções de viés e de Skovgaard. |