Buscar

 

RI UFLA (Universidade Federal de Lavras) >
DEX - Departamento de Ciências Exatas >
DEX - Programa de Pós-graduação >
DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações) >

Por favor, utilize esse identificador para citar este item ou usar como link: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4656

Título: Abordagem Bayesiana para estimadores de encolhimento
Título Alternativo: Bayesian approach to shrinkage estimators
Autor(es): Rizzo, Filipe das Neves
Orientador: Souza, Devanil Jaques de
Coorientador(es): Chaves, Lucas Monteiro
Membro da banca: Costa, Maria do Carmo Pacheco de Toledo
Sáfadi, Thelma
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Erro quadrático médio
Estimador
Encolhimento
Mean square error
Estimator
Shrinkage
Data de Defesa: 17-Jul-2014
Data de publicação: 2014
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: RIZZO, F. das N. Abordagem Bayesiana para estimadores de encolhimento. 2014. 69 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: O estatístico-matemático Charles Stein, em 1955, em uma publicação denominada “Inadmissibility of the usual estimator for the mean of a multivariate normal distribution” (GRUBER, 1998) surpreendeu o mundo da estatística com sua prova de que o estimador de máxima verossimilhança é inadmissível, salvo nos casos unidimensional e bidimensional. Stein mostrou que, caso se admita um estimador viesado, há estimadores com erro quadrático médio inferior ao erro quadrático médio do estimador de máxima verossimilhança. Esses estimadores compõem a classe dos chamados estimadores de encolhimento (shrinkage). Esses estimadores têm, em geral, erro quadrático médio menor que os estimadores usuais, como mostraremos no decorrer deste trabalho.
Abstract: The statistician-mathematician Charles Stein, in 1955, in a publication “Inadmissibility of the usual estimator for the mean of a multivariate normal distribution" (GRUBER, 1998) surprised the world of statistics with its proof that the maximum likelihood estimator is inadmissible, except in the one-dimensional and two-dimensional cases. Stein showed that, in case a biased estimator is admitted, there are estimators with mean square error inferior to the mean square error of the maximum likelihood estimator. These estimators comprise a class denominated shrinkage estimators. These estimators have, in general, mean square error lower than the usual estimators, as will be presented over the course of this work.
Informações adicionais: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4656
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

Arquivos neste Item:

Arquivo Descrição TamanhoFormato
DISSERTACAO_Abordagem Bayesiana para estimadores de encolhimento.pdf1,46 MBAdobe PDFVer/abrir

Itens protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, Salvo indicação em contrário.


Mostrar estatísticas

 


DSpace Software Copyright © 2002-2007 MIT and Hewlett-Packard - Feedback