Regressão linear robusta : o método de TELBS e uma aplicação a dados de e-commerce
dc.contributor.advisor | Pumi, Guilherme | pt_BR |
dc.contributor.author | Fontoura, Gabriel Fumagalli | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2016-03-15T02:07:32Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2015 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/133722 | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho apresenta dois métodos de estimação para regressão linear robusta, o M-Estimador e modelo de TELBS. Estes são comparados com o método dos mínimos quadráticos ordinários, motivados por um exemplo simulado e uma análise de dados reais de e-commerce. Para melhor compreensão da eficiência do modelo de regressão linear robusta de TELBS, é apresentada uma simulação e duas análises de bancos de dados reais, feitas pelos autores do modelo, que comparam esse método com o dos mínimos quadráticos, M-Estimador e MM-Estimador. Também são brevemente descritos alguns diagnósticos de medidas influentes comumente abordados na literatura: medida de alavancagem, distância de Cook, DFBETAS, DFFITS e COVRATIO. As análises e o exemplo simulado deste trabalho são feitos com o software R (Versão 3.2.0) e a sintaxe está disponível em anexo. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Regressão linear | pt_BR |
dc.subject | Métodos de estimação | pt_BR |
dc.title | Regressão linear robusta : o método de TELBS e uma aplicação a dados de e-commerce | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 000986118 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Matemática. Departamento de Estatística | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2015 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Estatística: Bacharelado | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Estatística (290)