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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2006.tde-02082006-153701
Documento
Autor
Nome completo
Daniel Fernando de Favari
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2006
Orientador
Banca examinadora
Pinto Junior, Dorival Leão (Presidente)
Andrade Filho, Mário de Castro
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Título em português
"Uma aplicação industrial de regressão binária com erros na variável explicativa"
Palavras-chave em português
algoritmo EM
erros de medição
método analítico
método Delta
regressão binária
teorema de Fieller
Resumo em português
Neste trabalho, aplicamos um modelo de regressão binária com erros de medição na variável explicativa para analisar sistemas de medição do tipo atributo. Para isto, utilizamos o modelo logístico com erros na variável, para o qual obtemos as estimativas de máxima verossimilhança via o algoritmo EM e a matriz de informação de Fisher observada. Além disso, fizemos um estudo de simulação para compararmos o método analítico e os modelos logístico sem erros na variável (ingênuo) e logístico com erros na variável. Finalmente, aplicamos nossa metodologia para avaliarmos um sistema de medição passa/não passa da maior montadora de motores Diesel (MWM International).
Título em inglês
"An industrial application of binary regression with errors-in-variable explanatory"
Palavras-chave em inglês
analytic method
binary regression
Delta method
EM algorithm
Fieller's theorem
measurement errors-in-variable
Resumo em inglês
In this work, we apply a study of binary regression model with errors-in-variable to analyze attributive measurement systems. For this, we use the logistic model with errors-in-variable to obtain parameter estimates of maximum likelihood through EM algorithm and the observed Fisher information matrix. In addition we do a simulation study to compare analytic method and the logistic model with and without measurement errors-in-variable. Finally, we apply our methodology to evaluate a attributive measurement system for the largest Diesel motor company of the world (MWM International).
 
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Data de Publicação
2006-08-25
 
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