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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1999.tde-20210729-024419
Documento
Autor
Nombre completo
Renata Pacheco Nogueira Duarte
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 1999
Director
Título en portugués
Ajuste de modelos lineares usando estimadores de regressão para amostras complexas
Palabras clave en portugués
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Resumen en portugués
Dados provenientes de pesquisas por amostragem vêm sendo cada vez mais usados para modelagem e análise estatística. Grande parte dos dados disponíveis hoje em dia provém de pesquisas com desenho amostral complexo, onde a hipótese de observaçõesiid (independentes e identicamente distribuídas), que tanto facilita a obtenção de resultados teóricos, não pode ser feita de forma automática. A Teoria da Amostragem tem desenvolvido estimadores de quantidades populacionais, como médias, totaise razões, que levam em conta o peso e o desenho amostral utilizado na pesquisa. Mas ainda há relativamente pouca literatura que trate das estatísticas mais complexas, como as usadas nas modelagens e análises de dados. Por esse motivo éimportante examinar como o emprego de desenhos amostrais complexos pode afetar o aproveitamento dos dados para a estimação e ajuste de modelos. Nascimento Silva (1996) investigou o aproveitamento de informações populacionais auxiliares para aestimação e ajuste de modelos paramétricos 'regulares', empregando o método de Máxima Pseudo-Verossimilhança. Um dos objetivos deste trabalho foi revisitar o de Nascimento Silva (1996), estendendo o estudo de simulação para avaliar o desempenhodos estimadores de variância de diferentes estimadores dos coeficientes de um modelo de regressão linear. Além disso, aplicaram-se diversos métodos de estimação de coeficientes de um modelo linear a dados obtidos com a amostra do CensoDemográfico de 1991, para uma das áreas de ponderação do município de Marília (SP)
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
Data from sample surveys are being used more and more in statistical modeling and analysis. Large part of the data available comes from complex sample surveys, where the hypothesis of iid (independent and identically distributed) observations,which facilitates the attainment of theoretical results, cannot be adopted in an automatic way. Sampling Theory has developed estimators of population quantities, such as means, totals and ratios, which take in account the sample design used inthe survey as well as the observation weights. However, the literature about estimation of more complex statistics, as those used in modeling and data analysis, is still scarce. For this reason, it is important to examine how the application ofcomplex sampling designs can affect the utilization of data for estimation and model fitting. Nascimento Silva (1996) investigated the utilization of auxiliary population information for estimation and fitting of parametric models, adopting thePseudo Maximum Likelihood approach. The main target of this thesis is to revisit the work of Nascimento Silva (1996), extending the simulation study in order to evaluate the performance of the variance estimators of distinct estimators of thecoefficient of a linear regression model. Furthermore, several estimation methods for coefficients of the linear model were applied to sample data from the 1991 Brazilian Demographic Census, selected from a small area in Marilia, São Paulo,Brazil
 
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Fecha de Publicación
2021-07-29
 
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