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O TEOREMA DE RAO-CRAMÉR PARA ESTIMADORES DE MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA
Estimadores
Regressão logística
Teorema
Variável aleatória
Maximum likelihood
Estimators
Logístic regression
Bogoni, Mariella Ananias | Posted on:
2019
Abstract
Em muitos problemas de inferência busca-se encontrar métodos para a estimação de parâmetros desconhecidos. Dentre os métodos existentes para estimação, o Método de Máxima Verossimilhança se mostra eficaz, pois produz estimadores com ótimas propriedades. Neste trabalho apresentaremos o Método de Máxima Verossimilhança e as principais propriedades dos estimadores obtidos, dentre elas: consistência, eficiência, caracterizada pelo Limite Inferior de Rao-Cramér, e distribuição assintótica. A partir da distribuição assintótica destes estimadores, abordaremos os procedimentos de inferência utilizados no contexto da máxima verossimilhança, fornecendo ao leitor uma aplicação prática do método em Regressão Logística. Com o método, obtemos uma maneira simples e satisfatória de encontrar estimadores para a resolução de problemas paramétricos. Tal solução é apropriada e vantajosa do ponto de vista matemático e estatístico.
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Document type
Trabalho de conclusão de cursoSource
BOGONI, Mariella Ananias. O teorema de Rao-Cramér para estimadores de máxima verossimilhança. 2019. 52f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Fluminense, Volta Redonda, 2019.Subject(s)
Máxima verossimilhançaEstimadores
Regressão logística
Teorema
Variável aleatória
Maximum likelihood
Estimators
Logístic regression
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