A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear (2001)
- Autores:
- Autor USP: CANDOLO, CECILIA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; AGRICULTURA (ESTATÍSTICA E DADOS NUMÉRICOS;EXPERIMENTOS)
- Idioma: Português
- Resumo: 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:
- Local: Piracicaba
- Data de publicação: 2001
- Data da defesa: 29.06.2001
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ABNT
CANDOLO, Cecilia. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear. 2001. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2001. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/. Acesso em: 16 nov. 2024. -
APA
Candolo, C. (2001). A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/ -
NLM
Candolo C. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear [Internet]. 2001 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/ -
Vancouver
Candolo C. A incorporação da incerteza devido à escolha de modelos na inferência estatistica com aplicação em modelos de regressão linear [Internet]. 2001 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-113413/
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