O teorema de Rao-Cramér para estimadores de máxima verossimilhança

• Autor(a) principal: Bogoni, Mariella Ananias
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/22768
• topic: Máxima verossimilhança; Estimadores; Regressão logística; Teorema; Variável aleatória; Maximum likelihood; Estimators; Logístic regression

Em muitos problemas de inferência busca-se encontrar métodos para a estimação de parâmetros desconhecidos. Dentre os métodos existentes para estimação, o Método de Máxima Verossimilhança se mostra eficaz, pois produz estimadores com ótimas propriedades. Neste trabalho apresentaremos o Método de Máxima Verossimilhança e as principais propriedades dos estimadores obtidos, dentre elas: consistência, eficiência, caracterizada pelo Limite Inferior de Rao-Cramér, e distribuição assintótica. A partir da distribuição assintótica destes estimadores, abordaremos os procedimentos de inferência utilizados no contexto da máxima verossimilhança, fornecendo ao leitor uma aplicação prática do método em Regressão Logística. Com o método, obtemos uma maneira simples e satisfatória de encontrar estimadores para a resolução de problemas paramétricos. Tal solução é apropriada e vantajosa do ponto de vista matemático e estatístico.