Intervalos de confiança via simulação Monte Carlo : o estado da arte
| Autor: | Almeida, Gean Carlos Feliciano de, Silva, Ivair Ramos |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2015 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UFOP Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) instacron:UFOP |
| Popis: | A estimação por intervalos é uma das técnicas da inferência estatística mais utilizadas nas diversas áreas da ciência. O intervalo de confiança exato não é viável nos casos em que não se conhece a distribuição da estatística usada na estimação do parâmetro de interesse. Assim, uma alternativa é o uso de simulação Monte Carlo para construção do intervalo, os quais apresentam boa performance no que se refere à real probabilidade de cobertura comparativamente ao coeficiente de cobertura desejado. Este artigo se dedica a descrever três dos principais métodos Monte Carlo usados para este fim. Além de fazer um contra-ponto sobre prós e contras de cada método, fornecemos também exemplos de aplicaçoes envolvendo estimação de tamanho populacional via captura-recaptura, e estimação do risco relativo em conglomerados espaciais. Interval estimation is one of the most used techniques of statistical inference in various areas of science. When the exact analytical solution for interval estimation is not computable, an appropriate alternative is to use a Monte Carlo method, and the main objective of this paper is to describe three of the main methodologies for obtaining confidence intervals through Monte Carlo simulation. We offer a theoretical discussion of the pros and cons of each method, focusing in their performance in which concerns the actual coverage probability in comparison to the target confidence coefficient. Numerical examples of application are used to illustrate each method involving the mark-recapture problem for population size estimation, and for the inference of the relative risk associated to spatial clusters. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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