Métodos clássicos e bayesianos de estimação da janela ótima em núcleo- estimadores

AUTOR(ES)

Luciano Valiensi Lima

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Neste trabalho é discutido o problema de estimação da função densidade de probabilidade através do núcleo-estimador, no caso univariado. São descritas algumas abordagens de núcleo-estimadores e suas propriedades, sob o enfoque de janela fixa e de janela variável. Consequentemente, também foram implementados alguns métodos, clássicos e bayesianos, de estimação da janela ótima. No contexto de janela fixa são abordados apenas métodos clássicos de estimação, mais especificamente metodologias Plug-in (CHIU, 1991; SHEATHER; JONES, 1991), uma vez que não foi encontrado nenhum método bayesiano na literatura de núcleo-estimadores para estimação da janela ótima neste contexto. Sob a óptica de janela variável são apresentados tanto métodos clássicos como métodos bayesianos (BREWER, 2000; GANGOPADHYAY; CHEUNG, 2002). O principal objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de algumas metodologias de estimação da janela ótima presentes na literatura em diferentes abordagens de núcleo-estimadores. Para as comparações foram realizadas diversas simulações para diferentes cenários, observando assim identificar vantagens, desvantagens ou características peculiares de cada metodologia, em termos erro de estimação. Também são apresentados exemplos de aplicação, com o intuito de demonstrar o uso das metodologias no contexto prático.

ASSUNTO(S)

estatística teses. teoria da estimativa teses. kernel, funções de teses. teoria bayesiana de decisão estatistica teses. distribuição (probabilidades) teses.

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