Normalidade Assintotica
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1. Uso dos métodos clássico e bayesiano para os modelos não-lineares heterocedásticos simétricos / Use of the classical and bayesian methods for nonlinear heterocedastic symmetric models
Os modelos normais de regressão têm sido utilizados durante muitos anos para a análise de dados. Mesmo nos casos em que a normalidade não podia ser suposta, tentava-se algum tipo de transformação com o intuito de alcançar a normalidade procurada. No entanto, na prática, essas suposições sobre normalidade e linearidade nem sempre são satisfeitas. C
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/06/2011
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2. Inferência estocástica e modelos de mistura de distribuições
Neste trabalho apresentamos os resultados de consistência e normalidade assintótica para o estimador de máxima verossimilhança de uma Cadeia de Markov ergódica. Além disso apresentaremos os Modelos de Mistura de Distribuição Independente e um dos casos de Modelos de Mistura Dependente: os Modelos Ocultos de Markov. Estimaremos os parâmetros destes m
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2011
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3. Estimação não-paramétrica e semi-paramétrica de fronteiras de produção
Existe uma grande e crescente literatura sobre especificação e estimação de fronteiras de produção e, portanto, de eficiência de unidades produtivas. Nesta tese, o foco esta sobre modelos de fronteiras determinísticas, os quais são baseados na hipótese de que os dados observados pertencem ao conjunto tecnológico. Dentre os modelos estatísticos e
Publicado em: 2010
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4. Teorema do limite central para arranjos de variáveis aleatórias linearmente negativamente dependente e aplicações ao bootstrap dependente
Neste trabalho, estudamos o conceito de Dependência Negativa e algumas de suas propriedades. Mostramos o Teorema do Limite Central para arranjos de variáveis aleatórias Linearmente Negativamente Dependente e a normalidade assintótica para o método de reamostragem chamado de bootstrap dependente.
Publicado em: 2009
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5. Definição do tamanho amostral usando simulação Monte Carlo para o teste de normalidade baseado em assimetria e curtose: I. Abordagem univariada
Uma forma alternativa para verificar suposição de normalidade dos dados, refere-se à aplicação de testes baseados nos coeficiente de assimetria e curtose. Realizou-se este trabalho com o objetivo de determinar um tamanho amostral ótimo para as estatísticas univariadas (Z1 e Z2) e multivariadas (K1 e K2) que, neste caso, foram consideradas como univari
Ciência e Agrotecnologia. Publicado em: 2003-04
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6. O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAIS / THE LINEAR LOCAL-GLOBAL NEURAL NETWORK MODEL
Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos te
Publicado em: 2003