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Análise de influência baseada na curvatura normal conforme para o modelo de regressão DirichletMilena Zea Fernández, Luz January 2005 (has links)
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Previous issue date: 2005 / Neste trabalho apresentamos um estudo de influência local no modelo de regressão Dirichlet proposto em Silva (2004) usando a curvatura normal conforme proposta por Poon & Poon (1999). Perturbamos o modelo segundo quatro esquemas de perturbação diferentes, a saber: a log-verossimilhança de forma multiplicativa, as variáveis explicativas de forma aditiva e multiplicativa e, finalmente, as variáveis resposta de forma aditiva. No desenvolvimento deste ´ ultimo esquema nos encontramos frente a um problema de maximização sujeito a restrições, resolvemos o problema e encontramos a solução. A partir dá ý conseguimos enunciar e provar um Teorema que nos dá uma forma de realizar análise de influência quando as perturbações satisfazem um conjunto de restrições lineares; além disso, estendemos o conceito de contribuição agregada para modelos multivariados. Apresentamos também um exemplo de análise de influência para dados reais usando o modelo de regressão Dirichlet. Neste exemplo, verificamos que uma observação se destaca como influente nos quatro esquemas de perturbação e que a influência das observações é maior para maiores valores das variáveis explicativas
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Estimação do posto da matriz dos parâmetros do modelo de regressão DirichletFerreira do Nascimento Melo da Silva, Tatiane January 2004 (has links)
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Previous issue date: 2004 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O modelo de regressão Dirichlet é útil, por exemplo, na modelagem de taxas e proporções, onde a soma das componentes de cada vetor de observações é igual a um. Os coeficientes deste modelo de regressão constituem uma matriz. Se esta matriz não tem posto completo, ou seja, se alguns de seus elementos podem ser escritos como combinações lineares de outros, então a quantidade de parâmetros do modelo a serem estimados é menor. Nosso objetivo é estimar o posto desta matriz de parâmetros, utilizando uma estatística de teste proposta por Ratsimalahelo (2003), através do procedimento de teste sequencial e dos critérios de informação BIC (Bayesian Information Criteria) e HQIC (Hannan Quinn Information Criteria). Em seguida, avaliamos o desempenho dos estimadores do posto da matriz de coeficientes, baseados nestes procedimentos. Neste trabalho consideramos dois modelos de regressão Dirichlet. Através dos resultados de simulação de Monte Carlo, observamos que quando utilizamos o procedimento de teste sequencial, para estimar o posto da matriz de coefiientes dos modelos de regressão Dirichlet, o desempenho dos estimadores, em geral, é melhor em termos de viés e erro quadrático médio do que quando utilizamos os critérios de informação BIC e HQIC
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Metodos para analise de regressão L1Silvestre Bezerra, Manoel Ivanildo, 1961- 31 August 1990 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) -Universidade Esttadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Estimadores LS, DRLS e 'tau' no modelo de regressão linear : estudo comparativo por simulaçãoSantos, Elisa Maria Caetano dos 13 November 1989 (has links)
Orientador: Oscar H. Bustos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-14T03:58:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1989 / REsumo: O modelo de regressão linear é, sem dúvida, uma das técnicas mais empregadas em análise estatística e o método de mínimos quadrados; o mais popular na estimação dos parâmetros dos modelos. No entanto estes estimadores podem ser desastrosos na presença de um único outlier. Um dos procedimentos de estimação mais utilizados na prática, consiste em, a partir de técnicas de diagnóstico, detectar e rejeitar os outliers e, então, refazer o ajuste por mínimos quadrados (least squares - LS) com os dados que restaram. Neste estudo tais estimadores recebem a designação genérica de DRLS-DETECÇÃO+REJEIÇÃO+LS. O objetivo deste trabalho é avaliar alguns dos estimadores DRLS mais utilizados, comparando-os entre si através de um estudo Monte Cado. Considera-se ainda um estimador robusto, o r-estimador (Yohai e Zamar, 1986), sendo este o primeiro estudo de simulação desenvolvido para o mesmo. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Um estudo comparativo de L-estimadores de regressãoPinheiro, Hildete Prisco, 1966- 28 July 1992 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas , Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-15T21:42:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1992 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Regressão linear ponderada na seleção de variaveis independentes em modelos de regressão logisticaAidar, Tirza, 1961- 16 July 2018 (has links)
Orientadora : Eliana H. de Freitas Marques / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-16T01:02:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1992 / Resumo: Nâo informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Intervalos de confiança para os parametros de regressão L1 : pequenas amostrasFerreira Filho, Pedro 04 February 1988 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-17T01:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1988 / Resumo: Neste trabalho investigamos a viabilidade do uso do método bootstrap (Efrom (1979)) como procedimento para
obtenção do desvio padrão dos estimadores e construção de intervalos de confiança para os parâmetros da regressão L1 quando o tamanho de amostra é pequeno. Inicilmente apresentamos o problema de regressão L1 corno um problema de programação linear, suas propriedades e algorítrnos propostos para obtenção das estimativas dos parametros. Após, são apresentados os resultados inferenciais já conhecidos, o método bootstrap e sua aplicação ao caso de regressão L1.A verificação da validade do método proposto é feita através de um estudo computacional que é descrito e cujos resultados são apresentados obtendo-se então uma conclusão final. / Abstract: In this work we investigate the possibility to use bootstrap method (Efrom (1979)) for to obtain estimates for standard deviation and construction of the confidence intervals on the parameters in the Ll regression model when we have small sample size. Firstly, we present, Ll regression as one linear programming problem, properties and algorithms for to obtain the estimates. After, inference results, bootstrap method and its application in the Ll regression are presented. Finally, we describe the computational study realized, the results obtained and final conclusion. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Analise parametrica de dados de sobrevivencia pareadosHsieh, Luciana Jia Lin 26 November 1993 (has links)
Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T02:37:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1993 / Resumo: O uso de distribuições bivariadas tem um papel importante nos estudos de sobrevivência, principalmente nas áreas de Saúde e de Confiabilidade, onde os tempos em análise aparecem de forma pareada (X, Y). No presente trabalho apresentam-se as distribuições bivariadas exponenciais absolutamente continuas de Block-Basu e de Sarkar. Estimação de parâmetros, usando o método de máxima verossimilhança através de processo iterativo Newton-Raphson, e testes das hipóteses de independência entre X e Y e de igualdade das distribuições marginais de X e Y são desenvolvidos. Análises de dados pareados com presença de censuras ecovariáveis também são desenvolvidas. Para cada metodologia apresentada, aplicações numéricas são feitas para vários conjuntos de dados gerados computacionalmente e um conjunto de dados reais. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Regressão para dados censurados sob mistura da distribuição gaussiana inversa com sua reciproca complementarOyata, Victor Manuel Maehara 19 August 1994 (has links)
Orientador: Jonathan Biele / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T11:13:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1994 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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Transformações e diagnosticos em regressãoGracio, Maria Claudia Cabrini 08 February 1991 (has links)
Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-20T02:48:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1991 / Resumo: Este trabalho reúne informações a respeito do que tem sido pesquisado na área de transformações do tipo Box e Cox para a variável resposta de um modelo de regressão linear, sob a minimização dos erros quadráticos e a minimização dos erros absolutos. Primeiramente, apresentamos métodos para a escolha de uma transformação do tipo Box e Cox adequada para a variável resposta de um modelo de regressão linear, sob a minimização dos erros quadráticos, algumas alternativas robustas e a minimização dos erros absolutos, usando critérios estabelecidos. Em seguida, apresentamos métodos de diagnósticos de influência de um subconjunto de observações do conjunto de dados sobre a estimativa do parâmetro de transformação da variável resposta, sob a minimização dos erros quadráticos e a minimização dos erros absolutos. Finalmente, a título de ilustração e comparação, utilizando alguns dos métodos catalogados, analisamos alguns conjuntos de dados simulados e um conjunto de dados real / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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