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Bootstrap ponderado : uma avaliação numérica

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Previous issue date: 2004 / Em modelos de regressão linear em que os erros são heteroscedásticos, a prática comum é utilizar o estimador de mínimos quadrados ordinários para a estimação dos parâmetros juntamente com um estimador consistente da matriz de covariâncias dessas estimativas que, em geral, é o estimador desenvolvido por White (1980) ou uma de suas variantes. Entretanto, estimadores da matriz de covariâncias baseados em esquemas de bootstrap têm-se mostrado boas alternativas aos estimadores tradicionais. Em especial o estimador desenvolvido por Cribari?Neto & Zarkos (2004), em que a probabilidade de seleção dos resíduos é ponderada pelo inverso do grau de alavancagem, apresenta desempenho superior aos estimadores consistentes tradicionais, principalmente em situações não-balanceadas em que há observações potencialmente influentes. Utilizando simulações de Monte Carlo, foi analisada neste trabalho a sensibilidade desse estimador a diferentes formas de reamostragem através da análise do comportamento de novos estimadores que utilizam outras probabilidades de seleção dos resíduos. Adicionalmente, investigou-se a sensibilidade da inferência baseada neste e em outros estimadores a situações de não-normalidade dos erros

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6597
Date January 2004
CreatorsChaves Inácio, Felipe
ContributorsCribari Neto, Francisco
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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