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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Intervalos de confiança baseados em Deviance para os hiperparâmetros em modelos estruturais
Autor(es): Thiago Barbosa Ceccotti
primer Tutor: Glaura da Conceicao Franco
primer Co-tutor: Thiago Rezende dos Santos
primer miembro del tribunal : Thiago Rezende dos Santos
Segundo miembro del tribunal: Vinicius Diniz Mayrink
Tercer miembro del tribunal: Paulo Justiniano Ribeiro Júnior
Resumen: Este trabalho se propõe a comparar diferentes procedimentos para a obtenção de intervalos de confiaça para os hiperparâmetros em modelos estruturais. As metodologias geralmente empregadas incluem métodos baseados na distribuição assintótica dos estimadoresde máxima verossimilhança, assim como intervalos utilizando a técnica bootstrap. Contudo, o primeiro método apresenta problemas de fronteira para parâmetros de variância, além de não ser eficaz com dados não gaussianos e o segundo tem um alto custo computacional. Este trabalho apresenta três métodos para a construção de intervalos de confiança baseados em verossimilhança. O primeiro é uma aproximação de uma região de confiança a partir do teste da razão de verossimilhança, o segundo é um intervalo de confiança marginal e o terceiro é baseado na função signed root deviance profile. Estes métodos visam contornar problemas do método assintótico no caso de pequenas amostras e problemas de fronteira do intervalo, além de serem alternativas computacionalmente menos custosa que o método bootstrap. É feita uma comparação, via simulação Monte Carlo, buscando estabelecer as vantagens e desvantagens de cada método. De maneira geral, pode-se concluir que o método assintótico não é recomendado para casos não-gaussianos e que o intervalo signed root deviance profile é o método com melhores coberturas e apresenta um tempo computacional expressivamente menor que o intervalo bootstrap, também utilizado na literatura para a construção ao de intervalos de confiança. Esta dissertação introduz na literatura um novo tipo de intervalo de confiança para os hiperparâmetros dos modelos estruturais, onde além de se evitar os problemas de fronteira do método assintótico ganha-se em tempo computacional frente ao método alternativo bootstrap, sem perder a assimetria presente neste. Estes novos intervalos apresentam também melhores coberturas para os hiperparâmentros e funcionam muito bem para séries temporais pequenas.
Abstract: The objective of this work is to compare different interval procedures for hyperparameters of structural models. The usual procedures include the asymptotic method, based on the asymptotic distribuition of the maximum likelihood estimator, as well as a bootstrap based confidence interval. This work presents three methods based on the likelihood test. The first is a marginal aproximation of confidence regions, the second is based on the profile deviance function and the third method is the Signed root Deviance Profile. Those methods avoid the problems associated with the asymptotic method for small samples, as intervals generated outside the parametric space. They are also an alternative for bootstrap methods, being computationaly more efficient. A comparison is performed, via Monte Carlo simulation, in order to establish advantages and disadvantages for each method. The results show that these methods possess a better coverage rate than the asymptotic and bootstrap procedures.
Asunto: Bootstrap (Estatística)
Método de Monte Carlo
Estatística
Series temporais
Modelos de equações estruturais
Probabilidades
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ICED-9WNH8V
Fecha del documento: 20-mar-2015
Aparece en las colecciones:Dissertações de Mestrado

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