Estimação robusta para a distribuição beta (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERRARI, SILVIA LOPES DE PAULA - IME ; RIBEIRO, TEREZINHA KÉSSIA DE ASSIS - IME
- Unidade: IME
- Assunto: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Language: Português
- Abstract: O método de estimação de máxima verossimilhança é um dos mais utilizados porém é sensível a observações discrepantes. Em alguns casos, basta haver uma observação atípica para que o estimador de máxima verossimilhança tenha viés severo e conduza a conclusões errôneas sobre as características de interesse. Ferrari & La Vecchia (2012) propuseram um procedimento de estimação robusta baseado na minimização de uma aproximação empírica da q-entropia. O estimador resultante tem como objetivo balancear a robustez e eficiência de acordo com o valor assumido por uma constante q de afinação. Nesse trabalho, foi aplicado esse procedimento de estimação para a distribuição beta com parametrização indexada pela média e por um parâmetro de precisão. A distribuição beta é a mais utilizada no contexto de modelagem de regressão para dados contínuos observados no intervalo unitário. O desempenho do estimador robusto foi avaliado juntamente com o estimador de máxima verossimilhança através de estudos de simulação de Monte Carlo na presença e na ausência de contaminação dos dados. Os resultados são preliminares e serão estendidos, em particular, para modelos de regressão beta.
- Imprenta:
- Publisher: Associação Brasileira de Estatística - ABE
- Publisher place: São Paulo, SP
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística - SINAPE
-
ABNT
RIBEIRO, Terezinha Késsia de Assis e FERRARI, Sílvia Lopes de Paula. Estimação robusta para a distribuição beta. 2018, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2018. Disponível em: http://www.sinape2018.com.br/evento/23sinape/trabalhosaprovados/naintegra/1088. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Ribeiro, T. K. de A., & Ferrari, S. L. de P. (2018). Estimação robusta para a distribuição beta. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.sinape2018.com.br/evento/23sinape/trabalhosaprovados/naintegra/1088 -
NLM
Ribeiro TK de A, Ferrari SL de P. Estimação robusta para a distribuição beta [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: http://www.sinape2018.com.br/evento/23sinape/trabalhosaprovados/naintegra/1088 -
Vancouver
Ribeiro TK de A, Ferrari SL de P. Estimação robusta para a distribuição beta [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: http://www.sinape2018.com.br/evento/23sinape/trabalhosaprovados/naintegra/1088 - Regressão beta robusta
- Bootstrap prediction intervals in beta regressions
- Improved score tests in symmetric linear regression models
- Adjusted likelihood inference in an elliptical multivariate errors-in-variables model
- Errors-in-variables beta regression models
- Mixed beta regression: A Bayesian perspective
- Multiplicative errors-in-variables beta regression
- Robust estimation in beta regression via maximum Lq-likelihood
- Bartlett-type corrections for some score tests in proper dispersion models
- A modified signed likelihood ratio test in elliptical structural models
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