Estimadores de regressãao com alto ponto de ruptura e detecção multiplas observações discrepantes
Ysela Dominga Aguero Palacios
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Ag92e
Campinas, SP : [s.n.], 1994.
[130]f. : il. ;& + 1 disquete.
Orientador : Gabriela Stangenhaus
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação
Resumo: Os métodos de diagnósticos de observações discrepantes na análise de regressão linear múltipla baseiam-se na eliminação de apenas uma observação de cada vez. Existem também métodos nos quais se elimina mais de uma observação de cada vez, mais são pouco aplicados devido aos problemas...
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Resumo: Os métodos de diagnósticos de observações discrepantes na análise de regressão linear múltipla baseiam-se na eliminação de apenas uma observação de cada vez. Existem também métodos nos quais se elimina mais de uma observação de cada vez, mais são pouco aplicados devido aos problemas combinatórios envolvidos. Por outro lado, existem conjuntos de dados com um padrão de múltiplas observações discrepantes os quais não são revelados pelos métodos de eliminação de uma observação de cada vez. Nestes casos dizemos que aconteceu um problema de "mascaramento". Neste trabalho estudamos métodos exploratórios de identificação de múltiplas observações discrepantes usando estimadores com alto ponto de ruptura, isto é, estimadores que além de não serem afetados no caso de existir múltiplas observações discrepantes no conjunto de dados, sejam úteis para identificá-los.
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Abstract: Not informed
Estimadores de regressãao com alto ponto de ruptura e detecção multiplas observações discrepantes
Ysela Dominga Aguero Palacios
Estimadores de regressãao com alto ponto de ruptura e detecção multiplas observações discrepantes
Ysela Dominga Aguero Palacios
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