Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
Data corrente: |
14/02/2017 |
Data da última atualização: |
14/02/2017 |
Autoria: |
SOUZA, G. da S.; PEDROSO JUNIOR, M. |
Título: |
Um estudo de Monte Carlo para a comparação do comportamento assintótico de estimadores robustos no contexto do modelo linear univariado. |
Ano de publicação: |
1980 |
Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF : EMBRAPA-DMQ, 1980. |
Páginas: |
8 p. |
Série: |
(EMBRAPA-DMQ/A/46). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste artigo é descrever em linhas gerais algumas das ideias envolvidas na abordagem dos estimadores do tipo M, no que concerne às suas implicações para o modelo linear univariado em forma explícita e, através de simulação, comparar o desempenho dos mínimos quadrados relativos aos 3 estimadores mencionados sob situações de normalidade, contaminação e atipicidade residual. |
Palavras-Chave: |
Analise de sistema; Estatística; Estatistica experimental; Estatistica matematica; Estimacao; Estimacao robusta; Estimadores; Estimation methods; linear models; Mathematics; Methods; Metodo; Método de estimação; Método de Monte Carlo; Metodos; Metodos de estimacao; Metodos de monte carlo; Model; Modelo de Monte Carlo; Modelo linear; Modelo linear univariado; Modelos lineares; Monte Carlo method; Monte Carlos; Regressão raluesta; Regressao robusta; Robust estimates; Robust estimation; Robust regression; Robustez; Statistical analisys; System analysis. |
Thesagro: |
Estimation; Monte Carlo method; Statistical analysis. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02009nam a2200565 a 4500 001 1014265 005 2017-02-14 008 1980 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aSOUZA, G. da S. 245 $aUm estudo de Monte Carlo para a comparação do comportamento assintótico de estimadores robustos no contexto do modelo linear univariado. 260 $aBrasília, DF : EMBRAPA-DMQ$c1980 300 $a8 p. 490 $a(EMBRAPA-DMQ/A/46). 520 $aO objetivo deste artigo é descrever em linhas gerais algumas das ideias envolvidas na abordagem dos estimadores do tipo M, no que concerne às suas implicações para o modelo linear univariado em forma explícita e, através de simulação, comparar o desempenho dos mínimos quadrados relativos aos 3 estimadores mencionados sob situações de normalidade, contaminação e atipicidade residual. 650 $aEstimation 650 $aMonte Carlo method 650 $aStatistical analysis 653 $aAnalise de sistema 653 $aEstatística 653 $aEstatistica experimental 653 $aEstatistica matematica 653 $aEstimacao 653 $aEstimacao robusta 653 $aEstimadores 653 $aEstimation methods 653 $alinear models 653 $aMathematics 653 $aMethods 653 $aMetodo 653 $aMétodo de estimação 653 $aMétodo de Monte Carlo 653 $aMetodos 653 $aMetodos de estimacao 653 $aMetodos de monte carlo 653 $aModel 653 $aModelo de Monte Carlo 653 $aModelo linear 653 $aModelo linear univariado 653 $aModelos lineares 653 $aMonte Carlo method 653 $aMonte Carlos 653 $aRegressão raluesta 653 $aRegressao robusta 653 $aRobust estimates 653 $aRobust estimation 653 $aRobust regression 653 $aRobustez 653 $aStatistical analisys 653 $aSystem analysis 700 1 $aPEDROSO JUNIOR, M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |