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Estimação pontual e intervalar em um modelo de regressão beta

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Previous issue date: 2004 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O modelo de regressão beta possui potencialmente aplicabilidade prática, em particular, na modelagem de taxas e proporções. Assim, o cálculo dos vieses dos estimadores dos parâmetros deste modelo torna-se importante, visto que, em geral, para modelos regulares, quanto menores são os tamanhos de amostra, mais viesados são os estimadores de máxima verossimilhança. A obtenção de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que em príncipio são mais precisos que os não corrigidos. O objetivo deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança no modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari?Neto (2003). Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos (Cox & Snell,1968; Firth, 1993) e de bootstrap. Deduzimos uma fórmula para o cálculo dos vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo de regressão beta. Em seguida, fornecemos estimativas corrigidas do tipo corretivo, preventivo e de bootstrap, mostrando numericamente que as estimativas corrigidas de tipo corretivo e de bootstrap apresentam desempenhos superiores em termos de viés e erro médio quadrático `as suas respectivas estimativas de máxima verossimilhança. Apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil e bootstrap BCa para os parâmetros do modelo de regressão beta. A avaliação numérica revelou que os intervalos de tipo percentil para os parâmetros baseados nas estimativas corrigidas apresentam os melhores desempenhos em termos de cobertura, balanceamento e comprimento. Adicionalmente, mostramos que os intervalos de confiança para o parâmetro de precisão são bastante assimétricos, sendo que os intervalos do tipo assintótico baseados nas estimativas de máxima verossimilhança e corrigida corretivamente possuem as melhores coberturas e menores comprimentos

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6573
Date January 2004
CreatorsOspina Martinez, Raydonal
ContributorsLeite Pinto Vasconcellos, Klaus
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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