| dc.contributor | Cribari Neto, Francisco | |
| dc.creator | Monroy, Nataly Adriana Jimenez | |
| dc.date | 2014-06-12T18:03:48Z | |
| dc.date | 2014-06-12T18:03:48Z | |
| dc.date | 2007 | |
| dc.identifier | Adriana Jimenez Monroy, Nataly; Cribari Neto, Francisco. Estimação pontual em regressão beta: aspectos computacionais. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6302 | |
| dc.description | A classe de modelos de regressão beta é de grande utilidade em situações de modelagem onde o objetivo reside no estudo da relação entre uma variável de interesse que assume continuamente valores no intervalo (0, 1) e outras variáveis que afetam seu comportamento através de uma estrutura de regressão. A presente dissertação dedica-se a estudar aspectos computacionais inerentes à estimação pontual dos parâmetros do modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari-Neto (2004) através da avaliação de diferentes métodos de otimização não-linear que podem ser utilizados para maximizar numericamente a função de log-verossimilhança. Nós mostramos, através de simulações de Monte Carlo e de estimações com conjuntos de dados reais, que os métodos de otimização não-linear que usam informação relativa `a matriz hessiana, como é o caso dos métodos de Newton e BFGS, são os mais eficientes no que tange à maximização da função de log-verossimilhança do modelo de regressão beta. Isso ocorre devido à sua rapidez, precisão e robustez frente a perturbações comumente verificadas em situações práticas, tais como presença de pontos de alavanca e elevada correlação entre variáveis regressoras | |
| dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.subject | Máxima verossimilhannça | |
| dc.subject | Regressão beta | |
| dc.subject | Otimização | |
| dc.title | Estimação pontual em regressão beta: aspectos computacionais | |
| dc.type | masterThesis | |
