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Previous issue date: 2008 / Esta tese de doutorado trata da realização de inferências no modelo de regressão linear sob
heteroscedasticidade de forma desconhecida. No primeiro capítulo, nós desenvolvemos estimadores
intervalares que são robustos à presença de heteroscedasticidade. Esses estimadores
são baseados em estimadores consistentes de matrizes de covariâncias propostos na literatura,
bem como em esquemas bootstrap. A evidência numérica favorece o estimador intervalar HC4.
O Capítulo 2 desenvolve uma seqüência corrigida por viés de estimadores de matrizes de covariâncias
sob heteroscedasticidade de forma desconhecida a partir de estimador proposto por
Qian eWang (2001). Nós mostramos que o estimador de Qian-Wang pode ser generalizado em
uma classe mais ampla de estimadores consistentes para matrizes de covariâncias e que nossos
resultados podem ser facilmente estendidos a esta classe de estimadores. Finalmente, no Capítulo
3 nós usamos métodos de integração numérica para calcular as distribuições nulas exatas
de diferentes estatísticas de testes quasi-t, sob a suposição de que os erros são normalmente
distribuídos. Os resultados favorecem o teste HC4
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/7140 |
| Date | 31 January 2008 |
| Creators | da Glória Abage de Lima, Maria |
| Contributors | Cribari Neto, Francisco |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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