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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2001.tde-20210729-124730
Documento
Autor
Nome completo
Mário de Castro Andrade Filho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2001
Orientador
Título em português
Contribuições ao estudo de modelos com erros nas variáveis
Palavras-chave em português
Inferência Estatística
Resumo em português
Neste trabalho estudamos alguns modelos com erros nas variáveis. Consideramos um modelo de análise de covariância (ANCOVA) em que temos variáveis explicativas medidas com erros aditivos e também variáveis explicativas contaminadas por erros multiplicativos. Dois estimadores para os efeitos dos tratamentos são comparados em termos de eficiência relativa assintótica. Mostramos que o estimador de mínimos quadrados ordinários (que ignora os erros de medição) é o mais eficiente. Um estudo de simulação compara os méritos relativos dos dois estimadores em amostras de tamanho pequeno a moderado. Em seguida, uma abordagem de influência local para detectar os efeitos de pequenas perturbações dos dados ou do modelo é aplicada aos modelos de calibração comparativa. Tais modelos são usados tipicamente para comparar vários instrumentos ou métodos de medição e podem ser vistos tanto em uma versão funcional quanto em uma versão estrutural, como acontece com os modelos com erros nas variáveis usuais. Diferentes esquemas de perturbação são considerados e dois exemplos com dados reais ilustram a metodologia desenvolvida. Por último, estendemos o modelo de regressão linear simples para situações mais gerais onde temos erro de medição na variável explicativa e duas ou mais populações estão presentes. Identificabilidade, estimação, um teste de ajuste e influência local são investigadas. Um conjunto de dados reais é analisado de acordo com os métodos propostos
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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