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Estudo por simulação Monte Carlo de um estimador robusto utilizado na inferência de um modelo binomial contaminado
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Resumo
A inferência estatística em populações binomiais contaminadas está sujeita a
erros grosseiros de estimação, uma vez que as amostras não são identicamente distribuídas.
Por esse problema, este trabalho tem por objetivo determinar qual a melhor constante de
afinidade (c1) que proporcione melhor desempenho em um estimador pertencente à classe
dos estimadores-E. Com esse propósito, neste trabalho, foi utilizada a metodologia,
considerando-se o método de simulação Monte Carlo, no qual diferentes configurações
descritas pela combinação de valores paramétricos, níveis de contaminação e tamanhos de
amostra foram avaliados. Concluiu-se que, para alta probabilidade de mistura (γ = 0,40),
recomenda-se assumir c1 = 0,1 nas situações de grandes amostras (n = 50 e n = 80).
Abstract
The statistical inference in binomial population is subject to gross errors of estimate, as the samples are not identically distributed. Due to this problem, this work aims to determine which is the best affinity constant (c1) that provides the best performance in the estimator, belonging to the class of E-estimators. With that purpose, the methodology used in this work was applied considering the Monte Carlo simulation method, in which different configurations described by combination of parametric values, levels of contamination and sample sizes were appraised. It was concluded that for the high probability of contamination (γ = 0.40), c1 = 0.1 is recommended in cases with large samples (n = 50 and n = 80).
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SILVA, A. M. da; CIRILLO, M. A. Estudo por simulação Monte Carlo de um estimador robusto utilizado na inferência de um modelo binomial contaminado. Acta Scientiarum. Technology, Maringá, v. 32, n. 3, p. 303-307, 2010. DOI: 10.4025/actascitechnol.v32i3.4145.
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