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A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear (2001)

  • Authors:
  • Autor USP: CANDOLO, CECILIA - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; AGRICULTURA (ESTATÍSTICA E DADOS NUMÉRICOS;EXPERIMENTOS)
  • Language: Português
  • Abstract: Uma abordagem tipica de análise estatistica consiste em vários estagios: exploração descritiva do conjunto de dados, definição da classe de modelos a ser considerada, seleção do melhor dentro desta classe de acordo com algum criterio pré-estabelecido e obtenção de inferências baseadas no modelo selecionado. Este ciclo é geralmente iterativo e envolve, alem da aplicação dos conceitos e técnicas estatisticas, também considerações subjetivas. A conclusão obtida ao final deste processo depende do(s) modelo(s) escolhido(s), sem levar em consideração a incerteza devida à escolha do(s) modelo(s), o que pode resultar na subestimação da variabilidade de quantidades de interesse e em inferências super-otimistas ou viciadas. Este trabalho considera o problema de como incorporar a incerteza devido à escolha do modelo na inferência estatistica aplicando a abordagem de Buckland et al (1997), que propuseram um estimador ponderado para um parâmetro comum a todos modelos em estudo, sendo que os pesos desta ponderação são obtidos a partir do uso de critérios de informação ou do método bootstrap. Esta abordagem é aplicada a modelos de regressão linear e comparada com o procedimento usual de escolha de um modelo, com ponderação Bayesiana de modelos e com o uso do metodo bootstrap. O estimador ponderado apresentou erro quadratico medio substancialmente reduzido nas situações em que os coeficientes da regressão são pouco significativos, e comportamento similar ao estimadorobtido via ponderação Bayesiana de modelos e com o uso do método bootstrap
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 29.06.2001
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      CANDOLO, Cecilia; DEMÉTRIO, Clarice Garcia Borges. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear. 2001.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2001. Disponível em: < https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/ >.
    • APA

      Candolo, C., & Demétrio, C. G. B. (2001). A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/
    • NLM

      Candolo C, Demétrio CGB. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear [Internet]. 2001 ;Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/
    • Vancouver

      Candolo C, Demétrio CGB. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear [Internet]. 2001 ;Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/

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