Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz Rodriguez, Joan Neylo da
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19022013-171605/
Resumo: Esta dissertação compreende um estudo da eficiência de estimadores dos parâmetros no modelo funcional com erro nas variáveis, com repetições para contornar o problema de falta de identificação. Nela, discute-se os procedimentos baseados nos métodos de máxima verossimilhança e escore corrigido. As estimativas obtidas pelos dois métodos levam a resultados similares.
id USP_cc973cc018731023f6d1363e30b54d83
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-19022013-171605
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadasEstimation in functional models by using a normal error and replications unbalancedcorrected score functionEMVescore corrigidoEstimador por máxima verossimilhançaMaximum likelihood estimationreplications unbalancedsimulaçõesEsta dissertação compreende um estudo da eficiência de estimadores dos parâmetros no modelo funcional com erro nas variáveis, com repetições para contornar o problema de falta de identificação. Nela, discute-se os procedimentos baseados nos métodos de máxima verossimilhança e escore corrigido. As estimativas obtidas pelos dois métodos levam a resultados similares.This work is concerned with a study on the efficiency of parameter estimates in the functional linear relashionship with constant variances. Where the lack of identification is resolved of by considering replications. Estimation is dealt with by using maximum likelihood and the corrected score approach. Comparisons between the approaches are illustrated by using simulated data.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBolfarine, HelenoCruz Rodriguez, Joan Neylo da 2008-04-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19022013-171605/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/openAccesspor2024-08-15T21:32:02Zoai:teses.usp.br:tde-19022013-171605Biblioteca 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:27212024-08-15T21:32:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
Estimation in functional models by using a normal error and replications unbalanced
title Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
spellingShingle Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
Cruz Rodriguez, Joan Neylo da
corrected score function
EMV
escore corrigido
Estimador por máxima verossimilhança
Maximum likelihood estimation
replications unbalanced
simulações
title_short Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
title_full Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
title_fullStr Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
title_full_unstemmed Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
title_sort Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
author Cruz Rodriguez, Joan Neylo da
author_facet Cruz Rodriguez, Joan Neylo da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Bolfarine, Heleno
dc.contributor.author.fl_str_mv Cruz Rodriguez, Joan Neylo da
dc.subject.por.fl_str_mv corrected score function
EMV
escore corrigido
Estimador por máxima verossimilhança
Maximum likelihood estimation
replications unbalanced
simulações
topic corrected score function
EMV
escore corrigido
Estimador por máxima verossimilhança
Maximum likelihood estimation
replications unbalanced
simulações
description Esta dissertação compreende um estudo da eficiência de estimadores dos parâmetros no modelo funcional com erro nas variáveis, com repetições para contornar o problema de falta de identificação. Nela, discute-se os procedimentos baseados nos métodos de máxima verossimilhança e escore corrigido. As estimativas obtidas pelos dois métodos levam a resultados similares.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-04-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19022013-171605/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19022013-171605/
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_ 1815257126492176384