Metodos de estimação de componentes de variança em modelos mistos
Marcia Aparecida Ciol
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP C494m
Campinas, SP : [s.n.], 1982.
126 p. : il.
Orientador: Jose Ferreira de Carvalho
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação
Resumo: Modelos lineares compostos de fatores fixos e aleatórios são chamados mistos. Nestes casos surge a necessidade da estimação dos componentes de variância, isto é, das variâncias dos fatores aleatórios do modelo. Compilamos neste trabalho os seguintes métodos de estimação de componentes de...
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Resumo: Modelos lineares compostos de fatores fixos e aleatórios são chamados mistos. Nestes casos surge a necessidade da estimação dos componentes de variância, isto é, das variâncias dos fatores aleatórios do modelo. Compilamos neste trabalho os seguintes métodos de estimação de componentes de variância: momentos ou análise de variância, MINQUE, MIVQUE, máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita, acompanhados de algoritmos para a resolução numérica do problema de estimação. Apresentamos, ainda, dois exemplos reais da aplicação desses métodos de estimação
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Abstract: We consider mixed linear models, that is, those composed of fixed and random components. The estimation of the variances of random components is the major problem in this setting. Several methods of estimation are considered and studied in great detail: MINQUE, MIVQUE, maximum likelihood...
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Abstract: We consider mixed linear models, that is, those composed of fixed and random components. The estimation of the variances of random components is the major problem in this setting. Several methods of estimation are considered and studied in great detail: MINQUE, MIVQUE, maximum likelihood and restricted maximum likelihood. Algorithms for actual computing of estimators are also presented. Two short examples are presented in order to show some possible differences in actual problems
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Marcia Aparecida Ciol
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