Conditional inference in a measurement error model
Palestrante: Mário de Castro
( ICMC-USP)
Dia / Hora:
sexta-feira, 27 de Junho de 2025 - 11:00
Local:
Sala 253
Descrição:
- Resumo: In this talk, we deal with inference about the structural parameters in a heteroscedastic functional measurement error model under the normal distribution assumption. Based on a minimal sufficient statistic for the incidental parameters, the conditional maximum likelihood (CML) approach is used. We show that CML estimators have explicit expressions and their sampling distribution is exact. We also show that the classical test statistics to test hypotheses of interest coincide and have exact distributions. We apply the statistical inference tools we developed to a data set on comparison of measurement methods. Joint work with Manuel Galea (PUC de Chile, Santiago, Chile)
- Short-bio: Graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Ceará, com mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro, doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo e visita sabática à University of Connecticut, EUA. Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo em São Carlos. Desenvolve trabalhos em modelos com erros de medição, análise de sobrevivência e modelos para dados de contagem.