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Estudo da incorporação da incerteza devido a escolha de modelos na inferência estatística através de simulação

Processo: 02/06849-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2002 - 31 de agosto de 2003
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística
Pesquisador responsável:Cecilia Candolo
Beneficiário:Cecilia Candolo
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Seleção de modelos  Regressão  Inferência estatística  Simulação 

Resumo

Na análise estatística usual a inferência é feita sem levar em conta a incerteza devido ã escolha do modelo. A incorporação desta incerteza na inferência tem despertado o interesse de alguns pesquisadores e começou a ser tratada de forma sistemática recentemente. Este trabalho considera a abordagem de Candolo (2001) que desenvolveu o estimador ponderado proposto por Buckland et al. (1997), aprofundando seu estudo para modelos de regressão linear, e fazendo comparações com abordagens de métodos usuais, bootstrap e Bayesianos, através de exemplos de regressão linear com uma, duas e três covariáveis. Neste trabalho, seguiremos a metodologia usada para o modelo de regressão linear, complementando-o e estendendo para modelos de regressão logística, de Poisson e de Cox. O objetivo é obter o estimador ponderado para estes modelos e seu erro quadrático médio, usando simulação e o método bootstrap, e comparar os resultados obtidos. A técnica será aplicada em exemplos da literatura e a dados gerados artificialmente. (AU)