Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Olivares, Pedro Lucas Cortés
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-130152/
Resumo: Neste trabalho estudamos o modelo de regressão estrutural heterocedástico (MREH) com erros nas variáveis. Diferentes situações para as quais o modelo com erros nas variáveis (MEV) estrutural usual passa para um MREH com erros nas variáveis são estudadas. Primeiro consideramos um modelo estrutural normal com erros de medição heterocedásticas, além disso, estudamos o MEV estrutural normal considerando a variável não observada xi como heterocedástica (não abordado na literatura), logo estendemos este modelo para o caso com replicações não-balanceadas na variável explanatória (covariável). Também propusemos um método geral para determinar a matriz de variâncias-covariâncias dos diferentes MREH com erros nas variáveis aqui apresentados. Finalmente, apresentamos uma abordagem Bayesiana simples para o modelo estrutual normal com erros nas variáveis com xi heterocedástica. Utilizamos técnicas clássicas tais como o método dos momentos (MM) e máxima verossimilhança (MV) para obter estimadores consistentes e suas distribuições limite (ou assintóticas). Estimativas de máxima verossimilhança são obtidas numericamente através do algoritmo EM. a estimação consistente da variância assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança também é discutida. Testes estatísticos são propostos para testar hipóteses de interesse. Simulações de Monte Carlo foram realizadas para estudar o desempenho dos estimadores e testes. Um conjunto de dados reais é analisado usando os métodos propostos.
id USP_aa8f6707794d116f0fff3fba423761d4
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20220712-130152
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveisnot availableAnálise MultivariadaNeste trabalho estudamos o modelo de regressão estrutural heterocedástico (MREH) com erros nas variáveis. Diferentes situações para as quais o modelo com erros nas variáveis (MEV) estrutural usual passa para um MREH com erros nas variáveis são estudadas. Primeiro consideramos um modelo estrutural normal com erros de medição heterocedásticas, além disso, estudamos o MEV estrutural normal considerando a variável não observada xi como heterocedástica (não abordado na literatura), logo estendemos este modelo para o caso com replicações não-balanceadas na variável explanatória (covariável). Também propusemos um método geral para determinar a matriz de variâncias-covariâncias dos diferentes MREH com erros nas variáveis aqui apresentados. Finalmente, apresentamos uma abordagem Bayesiana simples para o modelo estrutual normal com erros nas variáveis com xi heterocedástica. Utilizamos técnicas clássicas tais como o método dos momentos (MM) e máxima verossimilhança (MV) para obter estimadores consistentes e suas distribuições limite (ou assintóticas). Estimativas de máxima verossimilhança são obtidas numericamente através do algoritmo EM. a estimação consistente da variância assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança também é discutida. Testes estatísticos são propostos para testar hipóteses de interesse. Simulações de Monte Carlo foram realizadas para estudar o desempenho dos estimadores e testes. Um conjunto de dados reais é analisado usando os métodos propostos.not availableBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBolfarine, HelenoOlivares, Pedro Lucas Cortés2011-08-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-130152/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-16T16:07:02Zoai:teses.usp.br:tde-20220712-130152Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-16T16:07:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
not available
title Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
spellingShingle Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
Olivares, Pedro Lucas Cortés
Análise Multivariada
title_short Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
title_full Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
title_fullStr Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
title_full_unstemmed Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
title_sort Inferência em um modelo estrutural heterocedástico com erros nas variáveis
author Olivares, Pedro Lucas Cortés
author_facet Olivares, Pedro Lucas Cortés
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Bolfarine, Heleno
dc.contributor.author.fl_str_mv Olivares, Pedro Lucas Cortés
dc.subject.por.fl_str_mv Análise Multivariada
topic Análise Multivariada
description Neste trabalho estudamos o modelo de regressão estrutural heterocedástico (MREH) com erros nas variáveis. Diferentes situações para as quais o modelo com erros nas variáveis (MEV) estrutural usual passa para um MREH com erros nas variáveis são estudadas. Primeiro consideramos um modelo estrutural normal com erros de medição heterocedásticas, além disso, estudamos o MEV estrutural normal considerando a variável não observada xi como heterocedástica (não abordado na literatura), logo estendemos este modelo para o caso com replicações não-balanceadas na variável explanatória (covariável). Também propusemos um método geral para determinar a matriz de variâncias-covariâncias dos diferentes MREH com erros nas variáveis aqui apresentados. Finalmente, apresentamos uma abordagem Bayesiana simples para o modelo estrutual normal com erros nas variáveis com xi heterocedástica. Utilizamos técnicas clássicas tais como o método dos momentos (MM) e máxima verossimilhança (MV) para obter estimadores consistentes e suas distribuições limite (ou assintóticas). Estimativas de máxima verossimilhança são obtidas numericamente através do algoritmo EM. a estimação consistente da variância assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança também é discutida. Testes estatísticos são propostos para testar hipóteses de interesse. Simulações de Monte Carlo foram realizadas para estudar o desempenho dos estimadores e testes. Um conjunto de dados reais é analisado usando os métodos propostos.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-08-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-130152/
url https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-130152/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257217476067328