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Título: Abordagem Bayesiana para estimadores de encolhimento
Título(s) alternativo(s): Bayesian approach to shrinkage estimators
Autor : Rizzo, Filipe das Neves
Primeiro orientador: Souza, Devanil Jaques de
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Chaves, Lucas Monteiro
Primeiro membro da banca: Costa, Maria do Carmo Pacheco de Toledo
Sáfadi, Thelma
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Palavras-chave: Erro quadrático médio
Estimador
Encolhimento
Mean square error
Estimator
Shrinkage
Data da publicação: 2014
Agência(s) 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.
metadata.teses.dc.description: 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)

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