Made available in DSpace on 2014-06-12T18:29:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo4279_1.pdf: 1161561 bytes, checksum: 80aee0b17f88de11dd7d0999ad1594a1 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
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 |
Page generated in 0.0021 seconds