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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Gabriela Stangenhauspt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientificapt_BR
dc.format.extent145f. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃOpt_BR
dc.titleDetecção de dados atipicos e metodos de regressão com alto ponto de rupturapt_BR
dc.contributor.authorMachado, Helymar da Costapt_BR
dc.contributor.advisorStangenhaus, Gabriela, 1947-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.subjectAnálise de regressãopt_BR
dc.subjectEstimativa de parâmetropt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectEstatística robustapt_BR
dc.description.abstractResumo: As técnicas de diagnóstico para detecção de dados atípicos comumente utilizadas na análise de regressão linear têm por base o método de estimação dos mínimos quadrados dos resíduos. No entanto, se no conjunto de dados houver observações atípicas, estas obsetVações influenciarão o ajuste, afetando o estimador obtido por esse método. Quando isto OCOITe, pode haver efeitos de maceramento (isto é, não se detectam as observações atipicas, ou seja, aquelas que se distanciam das demais) e/ou "swamping" (isto é, c1assifica se como atípica uma observação comum). Neste traba1ho são abordados métodos de estimação com alto ponto de ruptura, ou seja, métodos cujos esticadores não são afetados quando houver observações atípicas no conjunto de dados. Como alternativa para o método dos mínimos quadrados dos resíduos são abordados mais deta1hadamente o método da mínima mediana dos quadrados dos resíduos e o método dos quadrados aparados mínimos. As técnicas de diagnóstico baoadas em tais métodos são resistentes a dados atípicos, conseguindo identificá-los. Para obtenção de uma solução para os estimadores dos métodos de estimação resistentes às observações atípicas utilizam-se algoritmos que se baseiam nos chamado conjuntos elementares, que consistem de subconjuntos das observações do conjunto de dados. Assim, são apresentados vários algoritmos baseados nos conjuntos elementares, sendo que alguns algori1mos consistem na enumeração completa ou parcial (através de uma amostra aleatória) de todos os possíveis conjuntos elementares, enquanto que outros são resolvidos através de programação linear.pt
dc.description.abstractAbstract: Not informed.en
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued1997pt_BR
dc.identifier.citationMACHADO, Helymar da Costa. Detecção de dados atipicos e metodos de regressão com alto ponto de ruptura. 1997. 145f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/307142>. Acesso em: 22 jul. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Estatísticapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameDemetrio, Clarice Garcia Borgespt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameLima Filho, Euclydes Custódio dept_BR
dc.date.defense1997-04-17T00:00:00Zpt_BR
dc.date.available2018-07-22T04:02:22Z-
dc.date.accessioned2018-07-22T04:02:22Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-07-22T04:02:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_HelymardaCosta_M.pdf: 4843890 bytes, checksum: d92608cb421a49bc3a9b5850b381092c (MD5) Previous issue date: 1997en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307142-
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