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Diferenças

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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/07 18:39]
walmes
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/07 19:31]
walmes
Linha 149: Linha 149:
  
   * Fazer estudo de simulação para estudar a distribuição amostral dos estimadores e das estatísticas do testes.   * Fazer estudo de simulação para estudar a distribuição amostral dos estimadores e das estatísticas do testes.
-  * Verificar que E(\hat\beta) = \beta, var(\hat\beta) = \sigma^2(X'​X)^{-1},​ e que \hat\betas têm distribuição Normal. +  * Verificar que <​latex>​E(\hat\beta) = \beta</​latex>​<​latex>​var(\hat\beta) = \sigma^2(X'​X)^{-1}</​latex>​, e que <​latex>​\hat\betas</​latex> ​têm distribuição Normal. 
-  * Verificar que E(\hat\sigma^2) = \sigma^2 e que (n-p)*\hat\sigma/​\sigma têm distribuição qui-quadrado. +  * Verificar que <​latex>​E(\hat\sigma^2) = \sigma^2</​latex> ​e que <​latex>​(n-p)*\hat\sigma/​\sigma<​\latex> ​têm distribuição qui-quadrado. 
-  * Verificar que F = (A\hat\beta-m)'​[A(X'​X)^{-1}A'​]^{-1}(A\hat\beta-m)/​(r QMRes) têm distribuição F sob H0 que A\betas = m.+  * Verificar que <​latex>​F = (A\hat\beta-m)'​[A(X'​X)^{-1}A'​]^{-1}(A\hat\beta-m)/​(r QMRes)</​latex> ​têm distribuição F sob H0 que <​latex>​A\betas = m</​latex>​.
   * Estudar a distribuição da estatística F = QMReg/QMres e comparar com o F anterior.   * Estudar a distribuição da estatística F = QMReg/QMres e comparar com o F anterior.
   * Entregar código impresso com gráficos e tabelas que sobre os resultados solicitados no dia 24/03/14.   * Entregar código impresso com gráficos e tabelas que sobre os resultados solicitados no dia 24/03/14.
Linha 173: Linha 173:
     * DFfits, DFbetas;     * DFfits, DFbetas;
   * As funções devem receber como argumentos as matrizes X e y e retornas as respectivas medidas;   * As funções devem receber como argumentos as matrizes X e y e retornas as respectivas medidas;
 +
 +  * Alavancagem
 +<​latex>​
 +h_i = H_{ii}\\
 +h = \text{diag}(H) = \text{diag}(X(X^\top X)^{-1}X^\top)\\
 +</​latex>​
  
   * Resíduos crus   * Resíduos crus
 <​latex>​ <​latex>​
 e_i = y_i - \hat{y}_i\\ e_i = y_i - \hat{y}_i\\
-e = y - \hat{y}+e = y - \hat{y}\\
 e = y - X\hat{\beta} e = y - X\hat{\beta}
 </​latex>​ </​latex>​
  
 +  * Resíduos padronizados (ou internamente studentizados)
 +<​latex>​
 +r_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}\sqrt{1-h_{i}}}
 +</​latex>​
  
-</code>+  * Resíduos studentizados (ou externamente studentizados) 
 +<​latex>​ 
 +t_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_{i}}}\\ 
 +\hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} 
 +</​latex>​ 
 + 
 +  * Distância de Cook 
 +<​latex>​ 
 +D_i = \dfrac{(\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})^\top (\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})}{p\hat{\sigma}^2} =  
 +\dfrac{1}{p}\cdot\dfrac{h_i}{(1-h_i)}\cdot\dfrac{e_i^2}{\hat{\sigma}^2(1-h_i)} 
 +</​latex>​ 
 + 
 +  * DFfits 
 +<​latex>​ 
 +dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_i}} = \left( \dfrac{p\cdot D_i \cdot\hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} 
 +</​latex>​ 
 + 
 +  * DFbetas 
 +<​latex>​ 
 +dbetas_i = \dfrac{\hat{\beta}-\hat{\beta}_{-i}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{\text{diag}((X^\top X)^{-1})}}\\ 
 +\hat{\beta}_{-i} = \hat{\beta}-\dfrac{e_i}{1-h_i}\cdot (X^\top X)^{-1} x_i 
 +</latex>
  
 <code R> <code R>

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