dc.creatorReynaldo, Cristiane
dc.date1997
dc.date1997-11-06T00:00:00Z
dc.date2017-03-21T18:16:23Z
dc.date2017-06-21T18:33:53Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T02:56:44Z
dc.date.available2018-03-29T02:56:44Z
dc.identifierREYNALDO, Cristiane. Regressão "Ridge": um metodo alternativo para o mal condicionamento da matriz das regressoras. 1997. 121f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000120534>. Acesso em: 21 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306421
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1323748
dc.descriptionOrientador: Reinaldo Charnet
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
dc.descriptionResumo: Nas análises de regressão linear múltipla existem muitas situações onde o mal condicionamento da matriz das regressoras está presente. De forma geral, o que se costuma fazer é eliminar uma das variáveis do modelo de regressão. Entretanto, supomos que este processo já foi realizado e o mal condicionamento ainda permanece. Essa situações não é ilusória uma vez que existem muitos exemplos em dados econômicos. Assim, sugerimos a regressão "ridge" como um método alternativo. Existem várias maneiras de se obter os estimadores "ridge", aqui, fornecemos algumas delas. Portanto, o objetivo deste trabalho é comparar os estimadores "ridge" e mostrar suas vantagens sobre os estimadores de mínimos quadrados, quando os dados estão mal condicionados.
dc.descriptionAbstract: Not informed.
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionMestre em Estatistica
dc.format121f.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectMulticolinearidade
dc.subjectVicio
dc.titleRegressão "Ridge" : um metodo alternativo para o mal condicionamento da matriz das regressoras
dc.typeTesis


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