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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2008.tde-19022013-171605
Documento
Autor
Nome completo
Joan Neylo da Cruz Rodriguez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Bolfarine, Heleno (Presidente)
Davila, Victor Hugo Lachos
Sandoval, Monica Carneiro
Título em português
Estimação em modelos funcionais com erro normais e repetições não balanceadas
Palavras-chave em português
EMV
escore corrigido
Estimador por máxima verossimilhança
simulações
Resumo em português
Esta dissertação compreende um estudo da eficiência de estimadores dos parâmetros no modelo funcional com erro nas variáveis, com repetições para contornar o problema de falta de identificação. Nela, discute-se os procedimentos baseados nos métodos de máxima verossimilhança e escore corrigido. As estimativas obtidas pelos dois métodos levam a resultados similares.
Título em inglês
Estimation in functional models by using a normal error and replications unbalanced
Palavras-chave em inglês
corrected score function
Maximum likelihood estimation
replications unbalanced
Resumo em inglês
This work is concerned with a study on the efficiency of parameter estimates in the functional linear relashionship with constant variances. Where the lack of identification is resolved of by considering replications. Estimation is dealt with by using maximum likelihood and the corrected score approach. Comparisons between the approaches are illustrated by using simulated data.
 
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Data de Publicação
2013-02-27
 
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