Um estudo comparativo de estimadores de regressões não-paramétricas aditivas: performance em amostras finitas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cortes, Renan Xavier
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/24871
Resumo: Nesta monografia, conduzimos um exercício de simulação de Monte Carlo a fim de investigar algumas características em amostras finitas de três estimadores baseados em kernels disponíveis: o estimador Backfitting Clássico (CBF), o estimador Smooth Backfitting (SBF) e o estimador de 2 estágios (2E) proposto por Kim et. al. (1999). Diferentes escolhas do parâmetro de suavização foram estudadas, diferentes métodos de suavização, bem como diferentes níveis de correlação. A comparação é baseada nas estimativas da média dos erros quadráticos médios de cada estimador. Os resultados do nosso estudo sugerem que o estimador Backfitting Clássico é superior aos outros dentro das especificações dos cenários propostos.
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