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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1998.tde-20210729-020959
Document
Author
Full name
Delhi Teresa Paiva Salinas
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 1998
Supervisor
Title in Portuguese
Bootstrap não-paramétrico aplicado a dados incompletos
Keywords in Portuguese
Inferência Estatística
Abstract in Portuguese
Um problema bastante comum em levantamentos amostrais é afalta de algumas das informações. Uma maneira de tratar esse problema é a imputação, consiste em prever as observações perdidas, completando o conjunto, de dados para depois analisá-lo como se fosse completo. Em particular, essa idéia também pode ser aplicada quando se pretende utilizar o método bootstrap para se estimar o erro padrão de algum estimador. Apesar dessa técnica ser bastante utilizada atualmente, pouca atenção tem sido dada á sua aplicação na ausência de informações. Este trabalho discorre sobre a aplicação da técnica bootstrap não-paramétrica a dados incompletos, caso em que o procedimento usual é aplicá-la em conjunto com algum método de imputação. Apresentamos os resultados de simulação sobre a estimação da variância dos estimadores das componentes da variância em um modelo linear misto e mediante a geração de dados através de uma distribuição normal bivariada. As amostras utilizadas são do tipo painel onde n indivíduos foram gerados em dois instantes de tempo
Title in English
not available
Abstract in English
not available
 
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Publishing Date
2021-07-29
 
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