Análise de Modelos de Regressão Quantílica e um estudo sobre suas diferenças em relação ao Modelo de Regressão Linear Clássico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/28517 |
Resumo: | Tendo em vista que análise de regressão é uma das técnicas mais usadas para medir a relação de uma variável com uma ou um conjunto de variáveis, essa análise é sensível a presença de outliers, este estudo visa apresentar a regressão quantílica, que é um modelo de regressão mais robusta a presença de outliers, que decorre do fato de ser utilizado o método da minimização dos erros absolutos ponderados para estimar os parâmetros do modelo, assim é possível estimar retas para qualquer um dos quantis amostrais dos dados, além do fato de permitir que os resíduos não sejam normalmente distribuídos. Realizou-se então um estudo sobre como estimar os parâmetros, os intervalos de confiança para os parâmetros e medidas para analisar a qualidade do ajuste do modelo de regressão quantílica. Diante disso, foi realizado um estudo usando a renda dos brasileiros comparando a regressão linear clássica e a regressão quantílica, onde a constatação foi de que a regressão quantílica se mostra mais qualificada do que a regressão linear, para analisarmos variáveis que tem uma distribuição assimétrica das suas observações, um segundo estudo foi realizado, a partir de dados sobre as chances de admissão há programas de mestrado de estudantes indianos, onde utilizamos de análises gráficas para verificarmos como os resíduos estavam distribuídos. |
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Análise de Modelos de Regressão Quantílica e um estudo sobre suas diferenças em relação ao Modelo de Regressão Linear ClássicoRegressão quantílicaRegressão linearMétodo dos mínimos erros absolutos ponderadosInferência estatísticaMedidas de qualidade de ajusteInferência estatísticaModelo estatísticoTendo em vista que análise de regressão é uma das técnicas mais usadas para medir a relação de uma variável com uma ou um conjunto de variáveis, essa análise é sensível a presença de outliers, este estudo visa apresentar a regressão quantílica, que é um modelo de regressão mais robusta a presença de outliers, que decorre do fato de ser utilizado o método da minimização dos erros absolutos ponderados para estimar os parâmetros do modelo, assim é possível estimar retas para qualquer um dos quantis amostrais dos dados, além do fato de permitir que os resíduos não sejam normalmente distribuídos. Realizou-se então um estudo sobre como estimar os parâmetros, os intervalos de confiança para os parâmetros e medidas para analisar a qualidade do ajuste do modelo de regressão quantílica. Diante disso, foi realizado um estudo usando a renda dos brasileiros comparando a regressão linear clássica e a regressão quantílica, onde a constatação foi de que a regressão quantílica se mostra mais qualificada do que a regressão linear, para analisarmos variáveis que tem uma distribuição assimétrica das suas observações, um segundo estudo foi realizado, a partir de dados sobre as chances de admissão há programas de mestrado de estudantes indianos, onde utilizamos de análises gráficas para verificarmos como os resíduos estavam distribuídos.71 f.Yaginuma, Karina YurikoYaginuma, Karina YurikoCosta, Patrícia Lusié Velozo daErbisti, Rafael SantosAlves, Bruno de Oliveira2023-04-11T16:12:34Z2023-04-11T16:12:34Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfALVES, Bruno de Oliveira. Análise de Modelos de Regressão Quantílica e um estudo sobre suas diferenças em relação ao Modelo de Regressão Linear Clássico. 2022. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação de Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022.http://app.uff.br/riuff/handle/1/28517CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-04-11T16:12:38Zoai:app.uff.br:1/28517Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:19:00.516408Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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Tendo em vista que análise de regressão é uma das técnicas mais usadas para medir a relação de uma variável com uma ou um conjunto de variáveis, essa análise é sensível a presença de outliers, este estudo visa apresentar a regressão quantílica, que é um modelo de regressão mais robusta a presença de outliers, que decorre do fato de ser utilizado o método da minimização dos erros absolutos ponderados para estimar os parâmetros do modelo, assim é possível estimar retas para qualquer um dos quantis amostrais dos dados, além do fato de permitir que os resíduos não sejam normalmente distribuídos. Realizou-se então um estudo sobre como estimar os parâmetros, os intervalos de confiança para os parâmetros e medidas para analisar a qualidade do ajuste do modelo de regressão quantílica. Diante disso, foi realizado um estudo usando a renda dos brasileiros comparando a regressão linear clássica e a regressão quantílica, onde a constatação foi de que a regressão quantílica se mostra mais qualificada do que a regressão linear, para analisarmos variáveis que tem uma distribuição assimétrica das suas observações, um segundo estudo foi realizado, a partir de dados sobre as chances de admissão há programas de mestrado de estudantes indianos, onde utilizamos de análises gráficas para verificarmos como os resíduos estavam distribuídos. |
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