Estimação de funcionais de densidades e de curvas de regressão por um método híbrido baseado em B-splines

• Processo: 95/04996-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 1996
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 1998
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Nancy Lopes Garcia
• Beneficiário: Nancy Lopes Garcia
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Regressão não paramétrica B-spline Distância de Hellinger Estimação de densidades
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: B-Splines | Distancia De Hellinger | Estimacao De Densidades | Regressao Nao Parametrica

Resumo

O método H-splines de estimação não paramétrica de curvas e superfícies que combina regressão por splines e alisamento por splines. Sabe-se que este método (Dias, 1995a) é tão eficiente quanto alisamento por splines, porém muito mais rápido do ponto de vista computacional (O(n3/2). Neste projeto pretende-se obter intervalos de confiança para a estimativa da densidade obtida pelo algoritmo H-splines além de funcionais da densidade tais como: Função de Risco (Harzard function), Curva de sobrevivência (Survival function). No caso de regressão não paramétrica este procedimento também pode ser aplicado (simulações de pequeno porte apontam nesta direção) na estimação de curvas de regressão. Pretende, também, determinar teoricamente ou por simulação de grande porte a distribuição assintótica das distâncias de Kullback-Leibler simetrizada e de Hellinger usadas como critério de parada nas iterações desempenhadas pelo algoritmo H-splines. O método H-splines faz uso intensivo das funções de suporte compacto B-splines (de Boor, 1978). Desenvolver métodos numéricos de obtenção de estimadores introduzidos por Garcia (1995a) utilizados em problemas de fitopatologia. (AU)