Desempenho de alguns Estimadores Ridge no Modelo de Regressão Birnbaum-Saunders.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: MAXIMIANO, Raquel Silva. lattes
Orientador(a): SILVA, Michelli Karinne Barros da. lattes
Banca de defesa: SILVA, Tatiane Ferreira do Nascimento Melo da., CAVALCANTI, Alexsandro Bezerra.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA
Departamento: Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Ridge estimator
Birnbaum-Saunders
Regression model
Multicollinearity
Estimador ridge
Modelo de regressão
Multicolinearidade
Modelo de regresión
Estimador de crestas
Área do conhecimento CNPq:
Matemática
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/17076
Resumo: O modelo de regressão Birnbaum-Saunders tem sido aplicado em diferentes áreas do conhecimento, como exemplo, na análise de dados de sobrevivência e contabilidade. No entanto, a presença de multicolinearidade no modelo afeta negativamente a variância do estimador de máxima verossimilhança. Na literatura encontramos vários métodos para minimizar tais efeitos, um desses é o estimador ridge que vêm sendo bastante estudado e se mostrado e ciente na presença de multicolinearidade. Neste trabalho, propomos estimadores ridge para os parâmetros regressores do modelo BirnbaumSaunders. Avaliamos o estimador proposto em termos do erro quadrático médio e mostramos que o mesmo possui erro quadrático médio menor que o do estimador de máxima verossimilhança. Também apresentamos algumas propostas de estimação para o parâmetro de encolhimento. Avaliamos os estimadores propostos através de simulação de Monte Carlo.
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Também apresentamos algumas propostas de estimação para o parâmetro de encolhimento. Avaliamos os estimadores propostos através de simulação de Monte Carlo.The Birnbaum-Saunders regression model has been applied in di erent areas of knowledge, for example, in the analysis of competence and reliability data. However, the presence of multicollinearity in the model negatively a ects a variance of the maximum likelihood estimator. In the literature, we nd several methods to minimize such e ects, one of which is the ridge estimator it provides, which has been extensively studied and is e cient in the presence of multicollinearity. In this work, we propose ridge estimators for the regressive parameters of the Birnbaum-Saunders model. We evaluated the proposed estimator in terms of the mean square error and showed that it has a lower mean square error than the maximum likelihood estimator. We also present some evaluation proposals for the shrinkage parameter. We evaluated the proposed estimators through Monte Carlo simulation.Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2021-01-19T16:42:06Z No. of bitstreams: 1 RAQUEL SILVA MAXIMIANO – DISSERTAÇÃO (PPGMAt) 2020.pdf: 1187182 bytes, checksum: 4c738b5f9b3167905fb80a5882df74d5 (MD5)Made available in DSpace on 2021-01-19T16:42:06Z (GMT). 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Dissertação (Mestrado em Matemática) – Programa de Pós-Graduação em Matemática, Centro de Ciência e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2020. 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