Modelos mistos para populações finitas com erros de medida endógenos e exógenos

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Arenas, German Moreno
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: BLUE; BLUP; Erros de medida; Finite population; Measurement errors; Mixed models; Modelos mistos; População finita.
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-29092009-195316/

Consideramos a predição ótima de valores latentes com base em dados sujeitos a erros de medida endógenos e exógenos, obtidos a partir de uma amostra aleatória de uma população finita. Consideramos o modelo misto para populações finitas (MMPF) com erros de medida exógenos e endógenos usando o enfoque proposto por Stanek et al. (2004) e Stanek & Singer (2004), e calculamos o melhor preditor linear não enviesado (BLUP) do valor latente da i-ésima unidade selecionada na amostra. Quando as variâncias endógenas são heterocedásticas, o preditor obtido sob o MMPF é diferente do preditor obtido sob o modelo misto usual, pois a constante de encolhimento depende da média das variâncias individuais. Utilizamos simulação para comparar o preditor obtido sob o modelo misto usual (utilizado conforme a interpretação usual) com o preditor obtido sob o MMPF, mostrando que apesar do primeiro ser enviesado, ele geralmente apresenta erro quadrático médio (EQM) menor (ou ligeiramente maior) do que aquele obtido sob o MMPF. Adicionalmente, mostramos como utilizar dois pacotes de \\emph estatístico (Proc MIXED do SAS e lme(nlme) do R), construídos sob o modelo misto usual, para ajustar corretamente modelos em situações com erros exógenos e endógenos, heterocedásticos ou homocedásticos.