Book Synopsis Nonlinear models in assessment in the social sciences: estimation by stochastic approximation, a frequentist mcmc by :
Download or read book Nonlinear models in assessment in the social sciences: estimation by stochastic approximation, a frequentist mcmc written by and published by . This book was released on 2004 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Neste trabalho apresentamos algumas contrubuições ao estudo dos modelosde avaliação estatística usados nas ciências sociais. As contribuiçõesoriginais são: i) uma descrição unificada sobre como a teoria da mediçãoevoluiu nas diversas disciplinas científicas; ii) uma resenha abrangente sobreos métodos de estimação por máxima verossimilhança empregados namedição estatística; iii) uma formulação geral do métodos da máxima verossimilhança tendo em vista a aplicação em modelos não-lineares; e principalmente, iv) a apresentação do método da aproximação estocástica naestimação dos modelos estatísticos de avaliação e medição. Os modelos não-lineares ocorrem freqüentemente nas ciências sociais ondeé importante a modelagem de variáveis de resposta dicotômicas ou ordinais. Em particular, este trabalho trata dos modelos da teoria da respostaao item, dos modelos de regressão logística e dos modelos de componentesaleatórias em geral. A estimação destes modelos ainda é objeto de intensapesquisa. Não se pode afirmar que exista um método de estimaçãointeiramente confiável. Os métodos aproximados produzem estimativas comviés acentuado nas componentes de variância, enquanto os métodos de integração numérica e os métodos bayesianos podem apresentar problemas deconvergência em muitos casos. O método da aproximação estocástica se baseiana maximização da verossimilhança e emprega o algoritmo de Robbins-Monro para resolver a equação do escore. Como um método estocástico elegera um processo de Markov que se aproxima das estimativas desejadas eportanto pode ser considerado um MCMC (Monte Carlo Markov chain)freqüentista. Nas simulações realizadas o método apresentou um bom desempenho, produzindo estimativas com viés pequeno, precisão razoável eraros problemas de convergência.
