Melhores preditores de valores latentes não tendenciosos lineares para modelos lineares de população finita com diferentes fontes de erro.
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Resumo
Desenvolvemos preditores lineares não enviesados ótimos (BLUP) para valores latentes de unidades amostrais rotuladas selecionadas de uma população finita
na presença de duas fontes de erros de medida: endógenas, exógenas ou ambas. Parâmetros alvo usuais são a média populacional, o valor latente associado a uma unidade amostral rotulada ou o valor latente da unidade amostral selecionada numa determinada posição na amostra. Mostramos como os dois tipos de erros de medida afetam a matriz de covariâncias intraunidades amostrais e indicamos como o BLUP
para populações finitas pode ser calculado por intermédio de software usualmente utilizado para ajustar modelos mistos com erros de medida endógenos ou exógenos, homocedásticos ou heterocedásticos.
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