Nucleo-estimador da função de densidade e da função de distribuição
| dc.creator | Wagner Luiz Moreira dos Santos | |
| dc.date.accessioned | 2019-08-10T16:20:35Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T00:48:25Z | |
| dc.date.available | 2019-08-10T16:20:35Z | |
| dc.date.issued | 2014-11-12 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/BUBD-9WGHE4 | |
| dc.language | Português | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Estatística | |
| dc.subject | Distribuições (Probabilidades) | |
| dc.subject | Funcionais de Densidade | |
| dc.subject.other | Janela ótima | |
| dc.subject.other | Transformação linear | |
| dc.subject.other | Núcleo-estimador | |
| dc.title | Nucleo-estimador da função de densidade e da função de distribuição | |
| dc.type | Monografia de especialização | |
| local.contributor.advisor1 | Gregorio Saravia Atuncar | |
| local.contributor.referee1 | Ela Mercedes Medrano de Toscano | |
| local.contributor.referee1 | Sueli Aparecida Mingoti | |
| local.description.resumo | Neste trabalho discutimos algumas técnicas para a estimação da função de densidade e da função de distribuição utilizando Núcleo-estimador, mostrando suas principais vantagens e desvantagens. Analisamos as propostas para o cálculo da optimal bandwidth ou como definido em português, janela ótima. Numa primeira fase, visando analisar o desempenho do método, simulamos amostras de variáveis aleatórias com várias funções de densidade para diferentes valores de parâmetros. Estimamos a função de densidade/ distribuição utilizando o Núcleo-estimador e comparamos com as funções de densidade/ distribuição reais correspondentes. Quando a variância amostral das observações x1, x2, · · · , xn, é extremamente grande ou muito pequena este método não é apropriado, por este motivo, realizamos uma transformação linear Y=aX, de tal forma que a variância amostral dos yi´s seja 1. Assim estimamos a função de densidade/distribuição de Y e posteriormente a função de densidade/distribuição de X. Finalmente abordamos um exemplo de aplicação no qual tentamos ajustar várias funções paramétricas sendo então necessária a aplicação do Núcleo-estimador para estimar a densidade geradora dos dados amostrais. | |
| local.publisher.initials | UFMG |
Arquivos
Pacote original
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- monografia_wagner_luiz_m_santos.pdf
- Tamanho:
- 884.79 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format