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dc.creatorTomaya, Lorena Yanet Cáceres
dc.date.accessioned2016-06-02T20:06:10Z
dc.date.available2014-08-18
dc.date.available2016-06-02T20:06:10Z
dc.date.issued2014-03-10
dc.identifier.citationTOMAYA, Lorena Yanet Cáceres. Inferência em modelos de regressão com erros de medição sob enfoque estrutural para observações replicadas. 2014. 92 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2014.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4584
dc.description.abstractThe usual regression model fits data under the assumption that the explanatory variable is measured without error. However, in many situations the explanatory variable is observed with measurement errors. In these cases, measurement error models are recommended. We study a structural measurement error model for replicated observations. Estimation of parameters of the proposed models was obtained by the maximum likelihood and maximum pseudolikelihood methods. The behavior of the estimators was assessed in a simulation study with different numbers of replicates. Moreover, we proposed the likelihood ratio test, Wald test, score test, gradient test, Neyman's C test and pseudolikelihood ratio test in order to test hypotheses of interest related to the parameters. The proposed test statistics are assessed through a simulation study. Finally, the model was fitted to a real data set comprising measurements of concentrations of chemical elements in samples of Egyptian pottery. The computational implementation was developed in R language.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInferência (Estatística)por
dc.subjectModelos com erros de mediçãopor
dc.subjectErros heteroscedásticospor
dc.subjectMáxima pseudoverossimilhançapor
dc.subjectModelo estruturalpor
dc.subjectMatriz de covariânciaspor
dc.subjectMáxima verossimilhançapor
dc.subjectHeteroscedastic errorseng
dc.subjectCovariance matrixeng
dc.subjectMaximum pseudolikelihoodeng
dc.subjectMaximum likelihoodeng
dc.subjectMeasurement error modelseng
dc.subjectStructural modeleng
dc.titleInferência em modelos de regressão com erros de medição sob enfoque estrutural para observações replicadaspor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Andrade Filho, Mario de Castro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6518161034709249por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0145921960754746por
dc.description.resumoUm dos procedimentos usuais para estudar uma relação entre variáveis é análise de regressão. O modelo de regressão usual ajusta os dados sob a suposição de que as variáveis explicativas são medidas sem erros. Porém, em diversas situações as variáveis explicativas apresentam erros de medição. Nestes casos são utilizados os modelos com erros de medição. Neste trabalho estudamos um modelo estrutural com erros de medição para observações replicadas. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos foi efetuada pelos métodos de máxima verossimilhança e de máxima pseudoverossimilhança. O comportamento dos estimadores de alguns parâmetros foi analisado por meio de simulações para diferentes números de réplicas. Além disso, são propostos o teste da razão de verossimilhanças, o teste de Wald, o teste escore, o teste gradiente, o teste C de Neyman e o teste da razão de pseudoverossimilhanças com o objetivo de testar algumas hipóteses de interesse relacionadas aos parâmetros. As estatísticas propostas são avaliadas por meio de simulações. Finalmente, o modelo foi ajustado a um conjunto de dados reais referentes a medições de concentrações de elementos químicos em amostras de cerâmicas egípcias. A implementação computacional foi desenvolvida em linguagem R.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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