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Inferência em regressões lineares heteroscedásticas: uma avaliação numérica

SILVA, Wilton Bernardino da 31 January 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T18:02:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3869_1.pdf: 3556676 bytes, checksum: 17537ff04334ef87759704c3ea1be918 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / É prática comum em estudos empíricos a realização de inferências sobre os parâmetros que indexam o modelo linear de regressão com base no estimador de mínimos quadrados ordinários (EMQO) mesmo quando se suspeita da presença de heteroscedasticidade. Nesse caso, utilizam-se estimativas assintoticamente válidas das variâncias dos estimadores no processo inferencial. Na presente dissertação, nós utilizamos integração numérica para avaliar os desempenhos de testes quase-t realizados segundo essa estratégia. Nós propomos ainda um novo estimador consistente de variâncias e covariâncias, denotado por HC4m. Esse estimador é uma versão modificada do estimador HC4. Nós propomos ainda uma versão modificada do estimador HC5: HC5m. A evidência numérica sugere que testes baseados nos estimadores propostos são tipicamente mais confiáveis que testes baseados em estimadores alternativos

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