dissertação
Abordagem Bayesiana para estimadores de encolhimento
Carregando...
Notas
Data
Autores
Orientadores
Editores
Coorientadores
Membros de banca
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
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.
Descrição
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.
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
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.