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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DESAGREGAÇÃO DE DADOS COM INFERÊNCIA ECOLÓGICA: IMPLEMENTAÇÕES DE MODELOS BASEADOS NA NORMAL TRUNCADA E NA BINOMIAL-BETA VIA ALGORITMO EM Autor: ROGERIO SILVA DE MATTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 1347
Catalogação: 13/03/2001 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1347
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: DESAGREGAÇÃO DE DADOS COM INFERÊNCIA ECOLÓGICA: IMPLEMENTAÇÕES DE MODELOS BASEADOS NA NORMAL TRUNCADA E NA BINOMIAL-BETA VIA ALGORITMO EM Autor: ROGERIO SILVA DE MATTOS
Nº do Conteudo: 1347
Catalogação: 13/03/2001 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347&idi=4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1347
Resumo:
Inferência ecológica reúne o conjunto de procedimentos
estatísticos para se prever dados desagregados quando só
estão disponíveis dados agregados. Duas novas metodologias
propostas recentemente vêm motivando novos desenvolvimentos
na área: o modelo baseado na normal bivariada truncada
(MNBT) e o modelo hierárquico binomial-beta (MHBB). A tese
reavalia estas metodologias e explora implementações
computacionais mais eficientes através do Algoritmo EM e
uma de suas extensões, o Algoritmo ECM. Comparando-se com
métodos de quase-Newton, uma versão estável, porém mais
lenta, é obtida para implementação do MNBT e uma versão
estável e mais rápida é obtida para o MHBB. Adicionalmente,
as metodologias são comparadas em termos de suas
capacidades preditivas através de um extenso experimento de
Monte Carlo e da aplicação sobre bases de dados reais
selecionadas. A superioridade do MNBT se evidencia na
maioria dos casos. Problemas de modelagem do MHBB são
corrigidos e é apontada uma limitação assintótica das
previsões produzidas por este último.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT E LISTAS |
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CAPÍTULOS 1 - 5 |
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CAPÍTULOS 6, 7 E 8 |
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CAPÍTUTO 9 |
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TABELAS 9.1 E 9.2 |
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CAPÍTULOS 10, 11 E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |
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