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Tesis Doctoral
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2001.tde-20220712-115553
Documento
Autor
Nombre completo
Reiko Aoki
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2001
Director
Título en portugués
Modelos de regressão com erros nas variáveis com intercepto nulo
Palabras clave en portugués
Análise De Regressão E De Correlação
Análise Multivariada
Resumen en portugués
Consideramos modelos para análise de conjunto de dados dependentes, onde a covariável é medida com erro e o intercepto é suposto conhecido. Iniciamos o estudo com uma população e estendemos para o caso de duas populações, onde a estrutura de correlação entre as unidades amostrais é induzida por um modelo misto adotado para os valores observados da verdadeira covariável.Uma estrutura de dependência mais geral é considerada, sendo que após testarmos a componente de variância, esta pode resultar em uma estrutura mais simples. Um estudo de eficiência relativa assintótica de estimadores consistentes para a diferença dos coeficientes angulares, em relação ao estimador de máxima verossomolhança, é desenvolvido. Os procedimentos são numericamente ilustrados utilizando-se um conjunto de dados do tipo préteste/pósteste. A adequabilidade do modelo é verificado através da análise de influência local
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
We consider models for analysing dependent data sets where the covariates are measured with error and the intercept is considered to be known. We start the study considering the case of a single population and then extend the results for the case of two populations, in this case within sample units correlation structure is induced by a mixed model adopted for the observed values of the true covariate. A general structure of dependency is considered which can result in a simpler structure after testing for components of variance. We studied the asymptotic relative efficiency of consistent estimators of the difference of the slope coefficients with respect to the maximum likelihood estimator. The proposed procedures are numerically illustrated, considering a pretest/postest data set. The adequacy of the model is verified considering the local influence analysis
 
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AokiReiko.pdf (13.02 Mbytes)
Fecha de Publicación
2022-07-13
 
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