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Previous issue date: 2006 / Técnicas clássicas de regressão linear assumem que os erros, que representam a componente aleatória do modelo, têm variância constante, ou seja, assumem homoscedasticidade. Esta é uma suposição bastante forte e, em grande parte dos problemas práticos, pouco razoável. Um estimador consistente da matriz de variâncias e covariâncias do estimador do vetor de parâmetros foi proposto por Halbert White e é conhecido como HC0. Algumas formas alternativas deste estimador foram propostas na literatura, dentre as quais destacam-se HC1, HC2, HC3 e HC4. Os estimadores HC s usam os quadrados dos resíduos irrestritos; nós apresentamos também variantes que usam os quadrados dos resíduos restritos, denotadas por HCR0, HCR1, HCR2, HCR3 e HCR4. O objetivo da presente dissertação é, através de uso de métodos numéricos, estudar o comportamento, sob heteroscedasticiadade, de inferência sobre os parâmetros de um círculo mediante um modelo de regressão e mediante o uso dos estimadores consistentes da matriz de variância e covariâncias do estimador do vetor de parâmetros de regressão
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6400 |
Date | January 2006 |
Creators | Eduardo Romero Morales, Francisco |
Contributors | Leite Pinto Vasconcellos, Klaus |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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