Orientador: Reinaldo Charnet / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T01:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1997 / Resumo: Nas análises de regressão linear múltipla existem muitas situações onde o mal condicionamento da matriz das regressoras está presente. De forma geral, o que se costuma fazer é eliminar uma das variáveis do modelo de regressão. Entretanto, supomos que este processo já foi realizado e o mal condicionamento ainda permanece. Essa situações não é ilusória uma vez que existem muitos exemplos em dados econômicos. Assim, sugerimos a regressão "ridge" como um método alternativo. Existem várias maneiras de se obter os estimadores "ridge", aqui, fornecemos algumas delas. Portanto, o objetivo deste trabalho é comparar os estimadores "ridge" e mostrar suas vantagens sobre os estimadores de mínimos quadrados, quando os dados estão mal condicionados. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/306421 |
Date | 06 November 1997 |
Creators | Reynaldo, Cristiane |
Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Charnet, Reinaldo, 1952-, Freire, Clarice Azevedo de Luna, Cordeiro, Jose Antonio |
Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | 121f., application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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