CorreÃÃo de viÃs no modelo de regressÃo normal assimÃtrico
AUTOR(ES)
Ãnio AntÃnio Costa Lopes
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
Esta dissertaÃÃo tem como objetivos principais fornecer expressÃes para os vieses de segunda ordem dos estimadores de mÃxima verossimilhanÃa dos parÃmetros do modelo de regressÃo normal assimÃtrico, utilizando-as para obtermos estimadores corrigidos, e apresentar uma alternativa para modelar dados que sÃo restritos ao intervalo (0; 1). Com o intuito de reduzirmos os vieses destes estimadores, em amostras de tamanho finito, utilizamos correÃÃo de viÃs via Cox e Snell (1968) e por bootstrap. Apresentamos resultados das simulaÃÃes de Monte Carlo, as quais foram utilizadas a fim de verificarmos o comportamento dos estimadores de mÃxima verossimilhanÃa dos parÃmetros do modelo de regressÃo normal assimÃtrico, bem como o de suas versÃes corrigidas, em amostras finitas
ASSUNTO(S)
mÃxima verossimilhanÃa estatistica bootstrap bias correction correÃÃo de viÃs bootstrap normal assimÃtrica skew-normal maximum likelihood
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