Matriz de covariâncias de segunda ordem do estimador de máxima verossimilhança corrigido pelo viés em modelos não lineares da família exponencial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Magalhães, Tiago Maia
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
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-20220712-125315/
Resumo: Neste trabalho encontramos, com base em Peers e Iqbal, a matriz de covariâncias até ordem 'n IND -2' do estimador de máxima verossimilhança do parâmetro 'Beta' em modelos não lineares da família exponencial. Mostramos que a matriz resultante é assimétrica e propusemos uma correção na expressão de Peers e Iqbal que a torna simétrica. Para esses modelos obtivemos, também, a matriz de covariância até ordem 'n IND -2' do estimador de máxima verossimilhança de 'Beta' corrigido pelo viés de ordem 'n IND -1'. Com base na matrizobtida, fizemos as modificações no teste e Wald. Em todos os resultados encontrados por meio de estudos de simulação de Monte Carlo
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