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Tipo:	Artigo de Periódico
Título :	Reducción de modelos en la presencia de parámetros de perturbación
Autor :	Farias, Rafael Bráz Azevedo Arenas, German Moreno Patriota, Alexandre Galvão
Palabras clave :	Estimativa;Parâmetro de perturbação;Função de verossimilhança;Suficiência;Informação auxiliar.
Fecha de publicación :	2009
Citación :	FARIAS, Rafael Bráz Azevedo; ARENAS, German Moreno. PATRIOTA, Alexandre Galvão. Reducción de modelos en la presencia de parámetros de perturbación. Revista Colombiana de Estadistica, v. 32, p. 99-121, 2009.
Resumen en portugués brasileño:	Em muitos problemas de inferência estatística, há interesse em estimar apenas alguns elementos do vetor de parâmetros que definem o modelo adotado. Geralmente, esses elementos estão associados a medidas de localização, e os parâmetros adicionais - que na maioria dos casos são no modelo apenas para controlar a dispersão ou assimetria - eles são conhecidos como parâmetros de perturbação ou desconforto (parâmetros de perturbação) das distribuições subjacentes. É comum estimar todos os parâmetros do modelo e fazer inferências exclusivamente para os parâmetros de interesse. Dependendo do modelo adotado, este procedimento pode ser muito caro, tanto algebricamente e computacionalmente, e é por isso que deve ser reduzido de modo que isso depende apenas dos parâmetros de interesse. Neste artigo, revisamos os métodos de estimativa na presença de parâmetros de perturbação e consideramos algumas aplicações em modelos recentemente discutido na literatura.
Resumen en español:	En muchos problemas de inferencia estadística existe interés en estimar solamente algunos elementos del vector de parámetros que definen el modelo adoptado. Generalmente, esos elementos están asociados a las medidas de localización, y los parámetros adicionales -que en la mayoría de las veces están en el modelo solo para controlar la dispersión o la asimetría- son conocidos como parámetros de perturbación o de incomodidad (nuisance parameters) de las distribuciones subyacentes. Es común estimar todos los parámetros del modelo y hacer inferencias exclusivamente para los parámetros de interés. Dependiendo del modelo adoptado, este procedimiento puede ser muy costoso, tanto algebraica como computacionalmente, por lo cual conviene reducirlo para que dependa únicamente de los parámetros de interés. En este artículo, hacemos una revisión de los métodos de estimación en la presencia de parámetros de perturbación y consideramos algunas aplicaciones en modelos recientemente discutidos en la literatura.
URI :	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41786
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