Análise de regressão em populações finitas
| Ano de defesa: | 1992 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-002853/ |
Resumo: | Na primeira parte destetrabalho, dedicamo-nos a previsão ótima do coeficiente de regressão populacional 'B IND.N', no modelo de superpopulação y = x'BETA' + 'EPSILO' com matriz de covariância v = var (y) não diagonal. Sob este modelo, três diferentes situações sao consideradas. Admitimos inicialmente que 'EPSILO' 'DA ORDEM DE' 'N IND.N' (0, v), onde 'N IND.N' (0, v) representa a distribuição normal n-variada com media 0 e matriz de covariância v. Posteriormente, trabalhamos com um modelo mais geral y = x'BETA' + 'EPSILO', onde supomos apenas que e ('EPSILO') = 0 e var ('EPSILO') = v. Finalmente, apresentamos o melhor previsor de mínimos quadrados bayesiano restrito de 'B IND.N'. Na segunda parte do trabalho, introduzimos uma abordagem de verossimilhança preditiva em populações finitas e utilizamos a função de verossimilhança profile preditiva, obtendo o previsor de máxima verossimilhança de l'Y E 'b ind.N'. Finalizando, desenvolvemos algumas propriedades assintoticas do previsor de 'b ind.N' |
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Na primeira parte destetrabalho, dedicamo-nos a previsão ótima do coeficiente de regressão populacional 'B IND.N', no modelo de superpopulação y = x'BETA' + 'EPSILO' com matriz de covariância v = var (y) não diagonal. Sob este modelo, três diferentes situações sao consideradas. Admitimos inicialmente que 'EPSILO' 'DA ORDEM DE' 'N IND.N' (0, v), onde 'N IND.N' (0, v) representa a distribuição normal n-variada com media 0 e matriz de covariância v. Posteriormente, trabalhamos com um modelo mais geral y = x'BETA' + 'EPSILO', onde supomos apenas que e ('EPSILO') = 0 e var ('EPSILO') = v. Finalmente, apresentamos o melhor previsor de mínimos quadrados bayesiano restrito de 'B IND.N'. Na segunda parte do trabalho, introduzimos uma abordagem de verossimilhança preditiva em populações finitas e utilizamos a função de verossimilhança profile preditiva, obtendo o previsor de máxima verossimilhança de l'Y E 'b ind.N'. Finalizando, desenvolvemos algumas propriedades assintoticas do previsor de 'b ind.N' |
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