Correção de viés e de Bartlett em modelos em séries de potência não-lineares generalizados
| Ano de defesa: | 2010 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6263 |
Resumo: | Esta dissertação tem dois objetivos. O primeiro é a obtenção da correção de viés de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança na classe dos Modelos em Série de Potência Não-Lineares Generalizados, considerando o parâmetro de dispersão conhecido, via Cox & Snell (1968) e bootstrap (Efron, 1979). O segundo objetivo é a obtenção da correção de Bartlett à estatística da razão de verossimilhanças nesta classe de modelos. Desenvolvemos estudos de simulação para avaliar e comparar numericamente o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança, bem como o de suas versões corrigidas, em amostras finitas. Adicionalmente, avaliamos numericamente o desempenho dos testes da razão de verossimilhanças e suas versões corrigidas em relação ao tamanho e poder em amostras finitas. Por fim, realizamos uma aplicação empírica |
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Esta dissertação tem dois objetivos. O primeiro é a obtenção da correção de viés de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança na classe dos Modelos em Série de Potência Não-Lineares Generalizados, considerando o parâmetro de dispersão conhecido, via Cox & Snell (1968) e bootstrap (Efron, 1979). O segundo objetivo é a obtenção da correção de Bartlett à estatística da razão de verossimilhanças nesta classe de modelos. Desenvolvemos estudos de simulação para avaliar e comparar numericamente o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança, bem como o de suas versões corrigidas, em amostras finitas. Adicionalmente, avaliamos numericamente o desempenho dos testes da razão de verossimilhanças e suas versões corrigidas em relação ao tamanho e poder em amostras finitas. Por fim, realizamos uma aplicação empírica |
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