Convergência forte de estimadores, erros com decaimento exponencial no infinito e colapso de erros radiais

João Filipe Lita da Silva; João Tiago Praça Nunes Mexia; Manuel Leote Esquível; Pedro Alexandre da Rosa Corte Real

Convergência forte de estimadores, erros com decaimento exponencial no infinito e colapso de erros radiais

João Filipe Lita da Silva, João Tiago Praça Nunes Mexia, Manuel Leote Esquível, Pedro Alexandre da Rosa Corte Real

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution

Abstract

Introduz-se uma metodologia de linearização de estimadores não lineares e estuda-se a convergência forte desses estimadores quando o erro das observações satisfaz hipóteses adequadas, por exemplo, ter decaimento exponencial no infinito. Explora-se o colapso do erro, que é uma consequência do método de linearização, no caso dos erros normais.

An estimator linearization methodology is introduced in order to studystrong convergence of estimators whenever the observation error satisfies adequatehypotheses as, for instance, having exponential decay at infinity. We explore errorcollapse, which is a consequence of the linearization method, in case of normal errors.

Original language	Portuguese
Title of host publication	Ciência Estatística
Subtitle of host publication	Actas do XIII Congresso Anual da SPE
Editors	Luisa Canto Castro
Place of Publication	Lisboa
Publisher	Sociedade Portuguesa de Estatística
Pages	447-458
Number of pages	12
ISBN (Print)	978-972-8890-09-4
Publication status	Published - 2006
Event	XIII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística - Ericeira, Portugal Duration: 29 Sept 2005 → 1 Oct 2005

Conference

Conference	XIII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística
Country/Territory	Portugal
City	Ericeira
Period	29/09/05 → 1/10/05

Keywords

Estimação
convergência forte dos estimadores
colapso do erro
Estimation theory
strong consistency of estimators
error collapse

Cite this

@inproceedings{1a49ef3c02f04617ade802617ef686d9,

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keywords = "Estima{\c c}{\~a}o, converg{\^e}ncia forte dos estimadores, colapso do erro, Estimation theory, strong consistency of estimators, error collapse",

author = "{Lita da Silva}, {Jo{\~a}o Filipe} and Mexia, {Jo{\~a}o Tiago Pra{\c c}a Nunes} and Esqu{\'i}vel, {Manuel Leote} and {Corte Real}, {Pedro Alexandre da Rosa}",

year = "2006",

language = "Portuguese",

isbn = "978-972-8890-09-4",

pages = "447--458",

editor = "Castro, {Luisa Canto}",

booktitle = "Ci{\^e}ncia Estat{\'i}stica",

publisher = "Sociedade Portuguesa de Estat{\'i}stica",

note = "XIII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estat{\'i}stica ; Conference date: 29-09-2005 Through 01-10-2005",

}

Lita da Silva, JF , Mexia, JTPN , Esquível, ML & Corte Real, PADR 2006, Convergência forte de estimadores, erros com decaimento exponencial no infinito e colapso de erros radiais. in LC Castro (ed.), Ciência Estatística: Actas do XIII Congresso Anual da SPE. Sociedade Portuguesa de Estatística, Lisboa, pp. 447-458, XIII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística, Ericeira, Portugal, 29/09/05.

Convergência forte de estimadores, erros com decaimento exponencial no infinito e colapso de erros radiais. / Lita da Silva, João Filipe ; Mexia, João Tiago Praça Nunes ; Esquível, Manuel Leote et al.
Ciência Estatística: Actas do XIII Congresso Anual da SPE. ed. / Luisa Canto Castro. Lisboa: Sociedade Portuguesa de Estatística, 2006. p. 447-458.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution

TY - GEN

T1 - Convergência forte de estimadores, erros com decaimento exponencial no infinito e colapso de erros radiais

AU - Lita da Silva, João Filipe

AU - Mexia, João Tiago Praça Nunes

AU - Esquível, Manuel Leote

AU - Corte Real, Pedro Alexandre da Rosa

PY - 2006

Y1 - 2006

N2 - Introduz-se uma metodologia de linearização de estimadores não lineares e estuda-se a convergência forte desses estimadores quando o erro das observações satisfaz hipóteses adequadas, por exemplo, ter decaimento exponencial no infinito. Explora-se o colapso do erro, que é uma consequência do método de linearização, no caso dos erros normais.An estimator linearization methodology is introduced in order to studystrong convergence of estimators whenever the observation error satisfies adequatehypotheses as, for instance, having exponential decay at infinity. We explore errorcollapse, which is a consequence of the linearization method, in case of normal errors.

AB - Introduz-se uma metodologia de linearização de estimadores não lineares e estuda-se a convergência forte desses estimadores quando o erro das observações satisfaz hipóteses adequadas, por exemplo, ter decaimento exponencial no infinito. Explora-se o colapso do erro, que é uma consequência do método de linearização, no caso dos erros normais.An estimator linearization methodology is introduced in order to studystrong convergence of estimators whenever the observation error satisfies adequatehypotheses as, for instance, having exponential decay at infinity. We explore errorcollapse, which is a consequence of the linearization method, in case of normal errors.

KW - Estimação

KW - convergência forte dos estimadores

KW - colapso do erro

KW - Estimation theory

KW - strong consistency of estimators

KW - error collapse

M3 - Conference contribution

SN - 978-972-8890-09-4

SP - 447

EP - 458

BT - Ciência Estatística

A2 - Castro, Luisa Canto

PB - Sociedade Portuguesa de Estatística

CY - Lisboa

T2 - XIII Congresso Anual da Sociedade Portuguesa de Estatística

Y2 - 29 September 2005 through 1 October 2005

ER -