Considerações sobre o procedimento de regressão em cristas
Em modelos de regressão, o método de Regressão em Cristas é uma alternativa ao método de mínimos quadrados em situações em que há multicolinearidade, consequência da existência de relações lineares entre as variáveis explicativas. Essa dissertação tem como objetivo apresentar atualizações ao trabalh...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-10042021-221122 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10042021-221122/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bootstrap Erro quadrático médio Estimador em cristas Mean squared error Multicolinearidade Multicollinearity Ridge estimator |
| Sumario: | Em modelos de regressão, o método de Regressão em Cristas é uma alternativa ao método de mínimos quadrados em situações em que há multicolinearidade, consequência da existência de relações lineares entre as variáveis explicativas. Essa dissertação tem como objetivo apresentar atualizações ao trabalho realizado por (Oishi, 1983) sobre Regressão em Cristas. Inicialmente, é apresentado o procedimento de Regressão em Cristas, que consiste na adição de uma constante k denotada por parâmetro das cristas, na diagonal principal da matriz X^X, as propriedades e uma generalização do método. Em seguida, serão apresentadas diferentes maneiras de estimação de k e uma discussão sobre inferência para os coeficientes de regressão e também é realizado um estudo de simulação para testar a eficiência dos intervalos de confiança para os coeficientes construídos através do método de bootstrap. Por último, é feita uma aplicação dos procedimentos descritos em um conjunto de dados reais. |
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