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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6416
Title: Testes exatos em modelos heteroscedásticos
Authors: OLIVEIRA JUNIOR, Waldemar Araujo de Santa Cruz
Keywords: Heteroscedasticidade; regressão linear; teste quasi-t
Issue Date: 2002
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Araujo de Santa Cruz Oliveira Junior, Waldemar; Cribari Neto, Francisco. Testes exatos em modelos heteroscedásticos. 2002. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2002.
Abstract: Heteroscedasticidade é uma caracterísstica comumente encontrada em dados de corte transversal. Vários autores têm estudado o comportamento de estimadores consistentes da matriz de covariâncias do estimador de mínimos quadrados ordinánarios dos parâmetros lineares de regressão quando há heteroscedasticidade de forma desconhecida. Entre os estimadores propostos e estudados encontram-se aqueles conhecidos como HC0 (proposto por Halbert White em 1980), HC1, HC2 e HC3. Resultados de simulacão em alguns artigos favorecemo estimador HC3 ou aproximações deste estimador; ver, por exemplo, MacKinnon & White (1985). Cribari Neto & Galvão (2002), a partir dos resultados em Galvão (2000), generalizaram os resultados obtidos por Cribari Neto, Ferrari & Cordeiro (2000), obtendo uma seqüência de estimadores ajustados por viés que pode ser inicializada em qualquer dos quatros estimadores listados acima. A presente dissertação utiliza integração ao numérica para obter resultados exatos sobre a qualidade da proximação de primeira ordem usada em testes quase t cujas estatísticas utilizam estimativas consistentes da variância do estimador de mínimos quadrados ordinários. Os resultados obtidos mostram que o teste que mais se beneficia de usar estimadores corrigidos por viés é aquele cuja estatística de teste é construída usando o estimador HC0. Adicionalmente, a utilização de estimativas da variância do tipo HC3 corrigidas por viés conduz a testes menos precisos, ao invés de conduzir a testes com menor distorção de tamanho. Por fim, mostra-se que a estratégia de inferência a ser preferida é a utilização de estimadores HC3 sem correção de viés
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6416
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Estatística

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