Hypotheses testing on a multivariate null intercept errors-in-variables model.

dc.contributorInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USPpt_BR
dc.contributor.authorNoveli, Cibele Maria Russo
dc.contributor.authorAoki, Reiko
dc.contributor.authorPinto Junior, Dorival Leão
dc.date.accessioned2018-08-10T11:28:52Z
dc.date.available2018-08-10T11:28:52Z
dc.date.issued2008-09
dc.description.abstractConsidering the Wald, score and the likelihood ratio asymptotic test statistics, we analyze a multivariate null intercept errors-in-variables regression model, where the explanatory and the response variables are subject to measurement errors, and a possible structure of dependency between the measurements taken within the same individual are incorporated, representing a longitudinal structure. This model was proposed by Aoki et al. (2003b) and analyzed under the bayesian approach in this paper, considering the classical approach, we analyze asymptotic test statistics and present & simulation study to compare the behavior of the three test statistics for different sample sizes, parameter values and nominal levels of the test. Also, closed form expressions for the score function and the Fisher information matrix are presented. We consider two real numerical illustrations, the odontological data set from Hadgu & Koch (1999) and & quality control data set.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC; 330pt_BR
dc.format25 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6810
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectInferência estatísticapt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.titleHypotheses testing on a multivariate null intercept errors-in-variables model.pt_BR
dc.title.alternativeHipóteses teste em um modelo multivariado de interceptação de erros em variáveis ​​nulo.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedConsiderando as estatísticas de teste assintótico de Wald, escore e razão de verossimilhança, analisamos uma variável multivariada nulo interceptar o modelo de regressão de erros-em-variáveis, onde a explicação e a resposta variáveis ​​estão sujeitas a erros de medição, e uma possível estrutura de dependência entre os medições tomadas dentro do mesmo indivíduo são incorporadas, representando uma estrutura longitudinal. Este modelo foi proposto por Aoki et al. (2003b) e analisados ​​sob a abordagem bayesiana. Neste trabalho, considerando a abordagem clássica, analisamos estatísticas de testes assintóticos e estudo de simulação para comparar o comportamento das três estatísticas de teste para diferentes tamanhos de amostras,valores de parâmetros e níveis nominais do teste. Além disso, expressões de formulário fechadas para a função de pontuação e a matriz de informação de Fisher é apresentada. Consideramos duas ilustrações numéricas reais, a dados odontológicos de Hadgu & Koch (1999) e conjunto de dados de controle de qualidade.pt_BR
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