Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Vaudeluci Maria da
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-141015/
Resumo: Neste trabalho, apresentamos uma descrição dos métodos não tradicionais de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear. Inicialmente, fizemos um breve levantamento dos métodos tradicionais com o objetivo de comparação futura. Posteriormente, foram apresentados métodos do tipo redução, que restringem as estimativas de mínimos quadrados usuais. Numa etapa seguinte, estudamos métodos com enfoque bayesiano na seleção de variáveis preditoras. Finalizando, aplicamos o procedimento de seleção Lasso e um dos procedimentos bayesianos a um conjunto de dados presente na literatura.
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