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Análise comparativa dos algoritmos EM e SIMEX nos modelos lineares mistos aplicados ao análise de regressão com erros nas variáveis.

Texto completo
Autor(es):
Arturo Alejandro Zavala Zavala
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Paulo.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística
Data de defesa:
Membros da banca:
Heleno Bolfarine; Silvia Nagib Elian; Filidor Edilfonso Vilca Labra
Orientador: Heleno Bolfarine
Resumo

O objetivo deste trabalho é apresentar a eficiência dos estimadores quando são usados os algoritmos SIMEX e EM nos modelos de regressão lineares mistos com erros nas variáveis, numa primeira etapa apresentamos o análise do algoritmo SIMEX num modelo de regressão simples com a finalidade de ver seus vantagens, numa segunda etapa apresentamos o modelos de regressão linear misto sem erros nas variáveis com a finalidade de observar seus estimadores, numa terceira etapa consideramos os algoritmos SIMEX e EM num modelo de regressão linear misto com erros nas variáveis, observando os estimadores obtidos e comparando-los com aqueles obtidos no modelo de regressão linear misto sem erros nas variáveis, com a finalidade de ver se os estimadores obtidos com os dois algoritmos são razoáveis, fazendo também uma comparação entre os estimadores obtidos por ambos algoritmos. Os programas foram feitos no pacote OX para a obtenção das estimativas dos algoritmos propostos. (AU)

Processo FAPESP: 99/07656-0 - Análise comparativa dos métodos simex e algoritmo EM em modelos lineares mistos aplicados à análise de regressão com erros nas variáveis
Beneficiário:Arturo Alejandro Zavala Zavala
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado