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Estimação robusta no modelo de calibração utilizando a distribuição t

Claudia Regina O. de Paiva Lima Soraya Oliveira de Sousa; Mônica Carneiro Sandoval; Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (15. 2002 São Paulo)

Resumos São Paulo : ABE, 2002

São Paulo ABE 2002

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-1268112 ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Estimação robusta no modelo de calibração utilizando a distribuição t
  • Autor: Claudia Regina O. de Paiva Lima
  • Soraya Oliveira de Sousa; Mônica Carneiro Sandoval; Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (15. 2002 São Paulo)
  • Assuntos: DISTRIBUIÇÃO T
  • É parte de: Resumos São Paulo : ABE, 2002
  • Descrição: O processo pelo qual a escala de um instrumento de medição é definida ou ajustada a partir de um experimento de calibração é denominado de calibração estatística. O problema de calibração é uma forma de predição inversa também chamada de regressão inversa. Grande parte da literatura em modelos de calibração assume que os erros sejam normais. Neste caso, o estimador de máxima verossimilhança de X é denominado de estimador clássico. Baseado na regressão inversa de X em Y, obtém-se pelo método de mínimos quadrados o estimador de X, denominado estimador inverso. Contudo, basta a presença de um ponto atípico para que a suposição de normalidade seja violada. É natural, então, que se busque procedimentos de estimação não muito sensíveis a modificações suaves nas suposições que os sustentam. Neste trabalho uma extensão robusta é proposta utilizando a distribuição t-Student que tem caudas mais pesadas que a distribuição Normal. Estimadores robustos de máxima verossimilhança são obtidos utilizando-se o algoritmo EM. Através do erro quadrático médio, estudos de simulação e um conjunto de dados apresentado na literatura ilustram comparações do estimador robusto com os estimadores clássico e inverso obtidos a partir da distribuição Normal.
  • Editor: São Paulo ABE
  • Data de criação/publicação: 2002
  • Formato: p. 42.
  • Idioma: Português
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