Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2001 |
| Autor(a) principal: |
Candolo, Cecilia |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/
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Resumo: |
Uma abordagem típica de análise estatística consiste em vários estágios: exploração descritiva do conjunto de dados, definição da classe de modelos a ser considerada, seleção do melhor modelo dentro desta classe de acordo com algum critério pré-estabelecido e obtenção de inferências baseadas no modelo selecionado. Este ciclo é geralmente iterativo e envolve, além da aplicação dos conceitos e técnicas estatísticas, também considerações subjetivas. A conclusão obtida ao final deste processo depende do(s) modelo(s) escolhido(s), sem levar em consideração a incerteza devida à escolha do(s) modelo(s), o que pode resultar na subestimação da variabilidade de quantidades de interesse e em inferências super-otimistas ou viciadas. Este trabalho considera o problema de como incorporar a incerteza devido à escolha do modelo na inferência estatística aplicando a abordagem de Buckland et al. (1997), que propuseram um estimador ponderado para um parâmetro comum a todos modelos em estudo, sendo que os pesos desta ponderação são obtidos a partir do uso de critérios de informação ou do método bootstrap. Esta abordagem é aplicada a modelos de regressão linear e comparada com o procedimento usual de escolha de um modelo, com ponderação Bayesiana de modelos e com o uso do método bootstrap. O estimador ponderado apresentou erro quadrático médio substancialmente reduzido nas situações em que os coeficientes da regressão são pouco significativos, e comportamento similar ao estimador obtido via ponderação Bayesiana de modelos e com o uso do método bootstrap |
