Avaliação de métodos de estimação da variância em amostras complexas

A necessidade de conhecer uma população impulsiona um processo de recolha e análise de informação. Usualmente é muito difícil ou impossível estudar a totalidade da população, daí a importância do estudo com recurso a amostras. Conceber um estudo por amostragem é um processo complexo, desde antes da recolha dos dados até a fase de análise dos mesmos. Na maior parte dos estudos utilizam-se combinações de vários métodos probabilísticos de amostragem para seleção de uma amostra, que se pretende representativa da população, denominado delineamento de amostragem complexo. O conhecimento dos erros de amostragem é necessário à correta interpretação dos resultados de inquéritos e à avaliação dos seus planos de amostragem. Em amostras complexas, têm sido usadas aproximações ajustadas à natureza complexa do plano da amostra para a estimação da variância, sendo as mais utilizadas: o método de linearização Taylor e as técnicas de reamostragem e replicação. O principal objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho dos estimadores usuais da variância em amostras complexas. Inspirado num conjunto de dados reais foram geradas três populações com características distintas, das quais foram sorteadas amostras com diferentes delineamentos de amostragem, na expectativa de obter alguma indicação sobre em que situações se deve optar por cada um dos estimadores da variância. Com base nos resultados obtidos, podemos concluir que o desempenho dos estimadores da variância da média amostral de Taylor, Jacknife e Bootstrap varia com o tipo de delineamento e população. De um modo geral, o estimador de Bootstrap é o menos preciso e em delineamentos estratificados os estimadores de Taylor e Jackknife fornecem os mesmos resultados; Evaluation of variance estimation methods in complex samples ABSTRACT: The need to know a population drives a process of collecting and analyzing information. Usually is to hard or even impossible to study the whole population, hence the importance of sampling. Framing a study by sampling is a complex process, from before the data collection until the data analysis. Many studies have used combinations of various probabilistic sampling methods for selecting a representative sample of the population, calling it complex sampling design. Knowledge of sampling errors is essential for correct interpretation of the survey results and evaluation of the sampling plans. In complex samples to estimate the variance has been approaches adjusted to the complex nature of the sample plane. The most common are: the linearization method of Taylor and techniques of resampling and replication. The main objective of this study is to evaluate the performance of usual estimators of the variance in complex samples. Inspired on real data we will generate three populations with distinct characteristics. From this populations will be drawn samples using different sampling designs. In the end we intend to get some lights about in which situations we should opt for each one of the variance estimators. Our results show that the performance of the variance estimators of sample mean Taylor, Jacknife and Bootstrap varies with the design and population. In general, the Bootstrap estimator is less precise and in stratified design Taylor and Jackknife estimators provide the same results.

Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Intervalo de confiança para o parâmetro estimado pelo estimador de Horvitz-Thompson

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.

Estimativa de componentes de (co)variância de características de crescimento na raça Brahman utilizando inferência bayesiana

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimativas de componentes de (CO) variância de características de crescimentos na raça Nelore, utilizando inferência bayesiana

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Desempenho de estimadores de volatilidade do Ibovespa

O objetivo deste trabalho é comparar diferentes métodos da volatilidade do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) utilizando uma nova metodologia proposta na literatura, denominada volatilidade realizada. Comparamos modelos da família GARCH com estimadores alternativos baseados em cotações de abertura, fechamento, máximo e mínimo. Concluímos que pode ser interessante a utilização de estimadores mais simples do que os derivados da família GARCH, que acabam sendo mais econômicos em termos de tempo dispendido no processo de estimação, sem perda de precisão.

Estimadores de volatilidade no mercado brasileiro : análise de desempenho de estimadores utilizando valores extremos

O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de estimadores de volatilidade que utilizam valores extremos (máximo, mínimo, abertura e fechamento) para ativos no mercado brasileiro. Discute-se o viés dos estimadores usando como referências o estimador clássico, a volatilidade realizada e a volatilidade implícita de 1 mês da série de opções no dinheiro (ATM - at the money); discute-se a eficiência quanto à previsibilidade da volatilidade futura usando o estimador clássico e a volatilidade implícita defasados um período para frente como variáveis dependentes e a eficiência em si, isto é, quanto ao tamanho da variância do estima-dor. Como representantes de ativos brasileiros, foram escolhidos a paridade BRL/USD spot e o Índice Bovespa. Além de bastante líquidos, esses dois ativos têm bastante importância no mercado brasileiro, seja como benchmark para investimentos, bem como ativos-base para muitos derivativos operados na Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e na Bolsa de Va-lores de São Paulo (Bovespa). A volatilidade do ativo-base é uma das variáveis para o apre-çamento de derivativos como opções; muitas estratégias são montadas, no mercado financei-ro, utilizando-a como referência. A volatilidade também é bastante usada no gerenciamento de riscos, em modelos como o Value at Risk (VaR), por exemplo.

Desempenho de estimadores de volatilidade na Bolsa de Valores de São Paulo

O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de diferentes métodos de extração da volatilidade do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) tendo como referência a volatilidade realizada. Comparamos modelos da família GARCH com estimadores alternativos baseados em cotações de abertura, fechamento, máximo e mínimo. Os resultados indicam que os estimadores alternativos são tão precisos quanto os modelos do tipo GARCH, apesar de serem muito mais econômicos em termos computacionais.

Inferência bayesiana aplicada à estimação de herdabilidades dos parâmetros da curva de crescimento de fêmeas da raça Nelore

Objetivou-se estimar parâmetros genéticos, utilizando inferência Bayesiana, para as estimativas dos parâmetros individuais de peso à maturidade (Â) e taxa de crescimento, obtidos pela função de crescimento Brody. O arquivo estava constituído de 14.563 registros de pesos e idades referentes a 1.158 fêmeas da raça Nelore, participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Para a análise das estimativas dos parâmetros da curva, via inferência bayesiana, foi proposto um modelo animal unicaráter, que incluiu como fixo o efeito de grupo contemporâneo (animais nascidos no mesmo estado, no mesmo trimestre do ano, mesmo ano e mesmo regime alimentar) e como aleatórios os efeitos genético direto e residual. Nessa análise, foram utilizados dois diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs, de 550 e 1.100 mil ciclos, com períodos de descarte amostral de 50 e 100 mil ciclos, respectivamente, e amostragens a cada 500 e 1.000 ciclos, respectivamente. As médias posteriores da variância genética aditiva e residual foram próximas, tanto para  quanto para a, mesmo quando implementados diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs. Os coeficientes de herdabilidade estimados para Â, variaram de 0,44 a 0,46, amplitude semelhante aos 0,46 a 0,48 obtidos para as estimativas de. Essas magnitudes indicam que a seleção pode ser usada como instrumento para alterar a forma da curva de crescimento desses animais. Entretanto, o uso das informações obtidas, visando à alteração da curva de crescimento dos animais, deve ser feito com grande cautela, uma vez que as características a serem trabalhadas na modificação do formato da curva de crescimento, de acordo com resultados da literatura especializada, são negativamente correlacionadas.

Comparação entre os estimadores de mínimos quadrados ordinários e mínimos desvios absolutos em modelos de regressão linear simples -: uma aplicação na energia na agricultura

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Estudo da interação genótipo x ambiente sobre a produção de leite em rebanhos da raça Parodo-Suiço no Brasil, utilizando inferência Bayesiana

Verifica a presença de heterogeneidade de variâncias sobre a produção de leite na primeira lactação de fêmeas da raça Pardo-Suíço e, seu impacto sobre a avaliação genética dos reprodutores, utilizando a inferência Bayesiana por meio de amostrador de Gibbs, foram utilizados 2981 registros referentes às produções de leite e idade da vaca ao parto, em primeiras lactações de vacas da raça Pardo-Suíço, distribuídos em 62 rebanhos. Os registros foram provenientes do serviço de controle leiteiro da Associação Brasileira de Criadores de Gado Pardo Suíço, com os partos ocorridos entre os anos de 1980 a 2002. Foram estabelecidas duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desviopadrão e em análise geral foram iguais a 5802,02 ± 1929,96, 4844,37 ± 1592,99, 5373,47 ± 1849,13, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desviopadrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para a produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,48. As correlações de Pearson e Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos na análise geral, com os valores obtidos em cada classe de desvio-padrão foram todas maiores que 0,80, quando se considerou todos os reprodutores. Porém, refinando a amostra de reprodutores verifica-se que, as correlações diminuem em magnitude. Existindo uma maior variabilidade nos rebanhos presentes na classe de alto desvio-padrão e, o impacto dessa heterogeneidade de variância sobre a avaliação genética de reprodutores, é pequeno, pois a fonte principal dessa heterogeneidade é decorrente de fatores genéticos confirmando a presença de heterogeneidade de variâncias.

Aspectos computacionais para inferência na distribuição gama generalizada

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Inferência estatística clássica para a confiabilidade de rede de coautoria com enfoque nos vértices

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Propuesta de estimadores para el estudio epidemiológico de las enfermedades foliares en café (Coffea arabica L.)

Se realizó un estudio en tres agroecosistemas de café con los objetivos de comparar tres métodos de cuantificación de enfermedades foliares del café, determinar el parámetro a estimar en la medición de la intensidad de la enfermedad (incidencia y/o severidad) considerando las característica físicas y biológicas de cada agroecosistema y proponer un tamaño de muestra que teniendo un costo menor principalmente en cuanto al tiempo, permita estimar la cantidad de enfermedad con una precisión determinada. Se seleccionaron 7 personas para que hicieran lecturas de dos enfermedades foliares en un cafetal, utilizando tres métodos de cuantificación de enfermedades y luego se compararon los métodos, usando para ello el coeficiente de variabilidad de la interacción métodos-personas. Se seleccionaron fincas con regímenes climáticos diferentes y en cada una se seleccionó un lote, en el cual se seleccionaron al azar cinco conglomerados de cinco plantas cada uno y en cada planta se marcaron al azar 6 bandolas para dar un total de 150 bandolas en el lote de observación. En cada bandola se hicieron lecturas semanales de incidencia y severidad1 también se recolectó información concerniente al nivel tecnológico, el manejo agronómico y las características físicas del lote observado. Con los datos obtenidos se hizo un estudio de la correlación incidencia-severidad y con base en una propuesta para el tamaño y arreglo de la muestra, también se hizo un estudio del tamaño y arreglo de la muestra y se calculó la eficiencia relativa del muestreo por conglomerados. El método de estimación visual fue el que presentó la menor variabilidad y el mayor ahorro de tiempo y esfuerzo físico en relación a los métodos basados en escala. No se puede generalizar un modelo de regresión único para la relación, incidencia-severidad ya que ésta cambia de acuerdo a un sin número de factores del agroecosistema, entre los cuales el patosistema, el microambiente y el mesoambiente parecen ser los más importantes. De las enfermedades foliares en café como roya, mancha de hierro y antracnosis es suficiente medir la incidencia. El tamaño de muestra aquí propuesto para evaluar porcentajes (bajos) de incidencia para las tres enfermedades en estudio es de 15 plantas distribuidas en 5 conglomerados de 3 plantas cada uno. Se pudo comprobar que las tres enfermedades en estudio se comportan de forma agregada consistentemente: la varianza es mayor que la media (o2 >m), al aplicar a los datos la ley ponderada de Taylor estos cumplen con la regla de que el coeficiente de regresión es mayor que uno (b > l) y, para cada enfermedad la varianza entre plantas es mayor que la varianza entre conglomerados (sitios).