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"Uma aplicação industrial de regressão binária com erros na variável explicativa" / "An industrial application of binary regression with errors-in-variable explanatory"

Neste trabalho, aplicamos um modelo de regressão binária com erros de medição na variável explicativa para analisar sistemas de medição do tipo atributo. Para isto, utilizamos o modelo logístico com erros na variável, para o qual obtemos as estimativas de máxima verossimilhança via o algoritmo EM e a matriz de informação de Fisher observada. Além disso, fizemos um estudo de simulação para compararmos o método analítico e os modelos logístico sem erros na variável (ingênuo) e logístico com erros na variável. Finalmente, aplicamos nossa metodologia para avaliarmos um sistema de medição passa/não passa da maior montadora de motores Diesel (MWM International). / In this work, we apply a study of binary regression model with errors-in-variable to analyze attributive measurement systems. For this, we use the logistic model with errors-in-variable to obtain parameter estimates of maximum likelihood through EM algorithm and the observed Fisher information matrix. In addition we do a simulation study to compare analytic method and the logistic model with and without measurement errors-in-variable. Finally, we apply our methodology to evaluate a attributive measurement system for the largest Diesel motor company of the world (MWM International).

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-02082006-153701
Date22 June 2006
CreatorsDaniel Fernando de Favari
ContributorsDorival Leão Pinto Junior, Mário de Castro Andrade Filho, Clarice Garcia Borges Demetrio
PublisherUniversidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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