Modelos de regressão e calibração com erros de medida

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Achic, Betsabé Grimalda Blas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência Estatística
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-124214/
Resumo: Neste trabalho considera-se o modelo de calibração controlada normal em que uma variável independente é uma variável controlada (variável de Berkson ou do tipo Berkson). O modelo de calibração controlada normal é generalizado supondo medidas repetidas na variável independente. A metodologia baseada na teoria da verossimilhança é usada para estimar os parâmetros do modelo e a matriz de informação de Fisher é usada para construir intervalos de confiança do valor desconhecido da variável regressora e para testar hipóteses de interesse.
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