Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2003 |
| Autor(a) principal: |
Matos, Bianca de Carla Hernandez |
| 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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-120735/
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Resumo: |
O modelo de regressão linear usual supõe que os erros, que constituem seu componente aleatório, são homoscedásticos. Em muitas aplicações práticas, no entanto essa suposição não é satisfeita. Na presença de heteroscedasticidade, as inferências baseadas no modelo homoscedástico podem ser muito imprecisas. Diversos testes de heteroscedasticidade são propostos na literatura. Esses testes baseiam-se em aproximações assintóticas que conduzem a resultados confiáveis em grandes amostras, mas não necessariamente em amostras pequenas a moderadas. Nesse trabalho, 28 diferentes testes de heteroscedastisticidade são comparados com relação a tamanho e poder, em amostras finitas. Tais comparações foram feitas com o uso de simulações de Monte Carlo |
