INFERÊNCIA BAYESIANA PARA REGRESSÃO LINEAR SIMPLES COM ERRO NAS VARIÁVEIS

• Ano de defesa: 1994
• Autor(a) principal: Baba, Marta Yukie
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Não disponível; Not available
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04072018-141630/

O objetivo deste trabalho é realizar uma Inferência Bayesiana para o coeficiente de inclinação do modelo de regressão linear simples com erros nas variáveis. Em consequência dos erros de mensuração os estimadores não-Bayesianos dos parâmetros envolvidos são viciados. O modelo com erros nas variáveis pode ser classificado de duas formas distintas: Modelo Funcional e Modelo Estrutural. Para o Modelo Funcional estudamos o parâmetro de inclinação sujeito a priori não-informativa e colocamos seu estimador de mínimos quadrados sob o modelo funcional com réplicas. Para o modelo estrutural analisamos o parâmetro de inclinação utilizando primeiramente a priori não- -informativa e depois é submetido a uma priori informativa seguindo a estrutura hierárquica que Lindley propôs em um artigo publicado em 1972. Utilizando esta estrutura hierárquica, a influência da priori sobre a média a posteriori é analisada no sentido de Robustez introduzido por Pericchi & Smith (1992). O método de Laplace é usado como uma alternativa para aproximar a densidade a posteriori do parâmetro de interesse quando não conseguimos determinar explicitamente suas soluções analíticas.