Convergência do Estimador dos Mínimos Quadrados em Modelos Lineares

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

Abstract

Resumo: Condições sobre a matriz de modelo em modelos lineares são impostas para garantir a consistência do estimador dos mínimos quadrados quando a cauda da distribuição dos erros decresce polinomialmente. Alguns dos resultados expostos ainda são válidos quando os erros não são integráveis. Exemplos de matrizes de modelo satisfazendo tais condições são exibidos no final.

Abstract: Conditions on the design matrix of linear models are given to ensure the consistency of LS estimators when the tail weight of the errors de
reases polynomially. Some of the results are valid even in the case where the errors are not integrable. Examples of design matrices satisfying the given conditions are presented.
Original languagePortuguese
Title of host publicationEstatística jubilar
Subtitle of host publicationActas do XII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística
EditorsCarlos Braumann, Paulo Infante, Manuela M. Oliveira, Russell Alpízar-Jara, Fernando Rosado
Place of PublicationLisboa
PublisherSociedade Portuguesa de Estatística
Pages455-466
Number of pages12
ISBN (Print)972-8890-04-4
Publication statusPublished - 2005
EventXII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística - Évora, Portugal
Duration: 29 Sep 20042 Oct 2004

Conference

ConferenceXII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística
CountryPortugal
CityÉvora
Period29/09/042/10/04

Keywords

  • modelos lineares
  • consistência
  • estimador dos mínimos quadrados
  • linear models
  • consistency
  • least squares estimator

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