AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ESTIMADORES DOS PARÂMETROS DA DISTRIBUIÇÃO PARETO CORRIGIDOS POR BOOTSTRAP

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Editor Chefe: Marcelo Barcellos da Rosa
Início Publicação: 30/11/1979
Periodicidade: Quadrimestral

AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ESTIMADORES DOS PARÂMETROS DA DISTRIBUIÇÃO PARETO CORRIGIDOS POR BOOTSTRAP

Ano: 2012 | Volume: 34 | Número: 1
Autores: Francisca Mendonça Souza, Pollyanna Kelly de Oliveira Silva, Marcelo Bourguignon Pereira, Leandro Carlos de Souza
Autor Correspondente: Francisca Mendonça Souza | [email protected]

Palavras-chave: bootstrap, bias correction, maximum likelihood, ethod of moments, monte carlo simulation

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho avalia, empiricamente, o desempenho de estimadores dos parâmetros e que indexam a distribuição Pareto. A partir de amostras geradas por essa distribuição, foram calculadas estimativas pontuais dos parâmetros utilizando o método de máxima verossimilhança e método dos momentos, e suas respectivas versões corrigidas por bootstrap. As simulações foram consideradas em diversos cenários, destacando-se o tamanho amostral. Acrescenta-se que os estimadores foram avaliados no que se referem às suas variâncias, erros quadráticos médios e vieses. Os estimadores corrigidos por bootstrap apresentaram melhores resultados, em geral, quando comparados com os estimadores não corrigidos, quando o estimador é viesado.



Resumo Inglês:

This paper evaluates empirically the performance of parameters estimatorsrelated to the Pareto distribution. From samples generated by this distribution,we calculated punctual perform estimations of the parameters usingthe maximum likelihood method, method of moments and their respectiveversions corrected by bootstrap. Many different scenarios were considered,specially the sample size used. We can add that the estimators were evaluatedconsidering their variances, mean squared errors and bias. In general,the estimators corrected by bootstrap showed better results compared tothe uncorrected estimators, i. e., when the estimator is biased.