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Regressão linear robusta : o método de TELBS e uma aplicação a dados de e-commerce

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Regressão linear robusta : o método de TELBS e uma aplicação a dados de e-commerce

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Título Regressão linear robusta : o método de TELBS e uma aplicação a dados de e-commerce
Autor Fontoura, Gabriel Fumagalli
Orientador Pumi, Guilherme
Data 2015
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Departamento de Estatística. Curso de Estatística: Bacharelado.
Assunto Métodos de estimação
Regressao linear
Resumo 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.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/133722
Arquivos Descrição Formato
000986118.pdf (1.223Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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