Ciclo de seminários

[antonio eduardo gomes <aegomes@unb.br>]

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ESTATÍSTICA
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

Data: 03/11/09
Horário: 16:00
Palestrante: Prof. Donald Matthew Pianto
Dep. de Estatística - UnB

Título:
Lidando com Verossimilhança Monótona e um Modelo para Imagens SAR

Resumo:
Estudamos a estimação por máxima verossimilhança (MV) do parâmetro de
aspereza da distribuição GA0 de imagens com speckle (Frery et al. 1997).
Descobrimos que, satisfeita uma certa condição dos momentos amostrais, a
função de verossimilhança é monótona e as estimativas MV são infinitas,
implicando uma região plana. Implementamos quatro estimadores em uma
tentativa de obter estimativas MV finitas. Três dos estimadores são obtidos
da literatura sobre verossimilhança monótona (Firth, 1993; Jeffreys, 1946) e
um, baseado em reamostragem, é proposto pelos autores. Fazemos experimentos
numéricos de Monte Carlo para comparar os quatro estimadores e encontramos
que não existe um favorito claro, a menos quando um parâmetro (dado a priori
da estimação) toma um valor específico. Também aplicamos os estimadores a
dados reais de radar de abertura sintética (SAR). O resultado desta análise
mostra que os estimadores precisam ser comparados com base em suas
habilidades de classificar regiões corretamente como ásperas, planas, ou
intermediárias e não pelos seus vieses e erros quadráticos médios.
Finalmente comentamos sobre o uso desses estimadores para lidar com
heteroscedasticidade no modelo de regressão t de Student.
Informações 33072374 ou 32736317