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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DATA DISAGGREGATION WITH ECOLOGICAL INFERENCE: IMPLEMENTATION OF MODELS BASED IN THE TRUNCATED NORMAL AND ON THE BINOMIAL-BETA VIA EM ALGORITHM Autor: ROGERIO SILVA DE MATTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 1347
Catalogação: 13/03/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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: DATA DISAGGREGATION WITH ECOLOGICAL INFERENCE: IMPLEMENTATION OF MODELS BASED IN THE TRUNCATED NORMAL AND ON THE BINOMIAL-BETA VIA EM ALGORITHM Autor: ROGERIO SILVA DE MATTOS
Nº do Conteudo: 1347
Catalogação: 13/03/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Ecological inference comprises the set of statistical
procedures for the prediction of
disaggegate data when data are available only in aggregate
form. Two recently
proposed approaches have motivated new developments in the
field: the model based
on a truncated bivariate normal (MNBT) and the hierchical
binomial-beta model
(MHBB). The thesis reevaluates these approaches and
explores more efficient
computational implementations via the EM Algorithm and one
of its extensions, the
ECM Algorithm. As compared to quasi-Newton algorithms, a
stable yet slower
version is obtained for the implementation of the MNBT, and
a stable and faster
version is obtained for the MHBB. The methodologies are
compared in predictive
terms by means of an extensive Monte Carlo experiment and
of the application to real
datasets. The superiority of the MNBT is evident in the
majority of cases. Modeling
mistakes of the MHBB are corrected and an asymptotic
restriction of the predictions
made with this model is pointed.
| Descrição | Arquivo |
| CHAPTER 9 |
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