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Título: DATA DISAGGREGATION WITH ECOLOGICAL INFERENCE: IMPLEMENTATION OF MODELS BASED IN THE TRUNCATED NORMAL AND ON THE BINOMIAL-BETA VIA EM ALGORITHM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ROGERIO SILVA DE MATTOS

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347@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.

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