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Diagnóstico de influência bayesiano em modelos de regressão da família t-assimétrica (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: SILVA, DIEGO WESLLEN DA - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Subjects: PROBABILIDADE; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; INFERÊNCIA BAYESIANA
  • Keywords: Conditional predictive ordinate; CPO; Distribuição t-assimétrica; Influence measures; L1 norm; Medidas de influência; Norma L1; skew-t distribution
  • Language: Português
  • Abstract: O modelo de regressão linear com erros na família de distribuições t-assimétrica, que contempla as distribuições normal, t-Student e normal assimétrica como casos particulares, tem sido considerado uma alternativa robusta ao modelo normal. Para concluir qual modelo é, de fato, mais robusto, é importante ter um método tanto para identificar uma observação como discrepante quanto aferir a influência que esta observação terá em nossas estimativas. Nos modelos de regressão bayesianos, uma das medidas de identificação de observações discrepantes mais conhecidas é a conditional predictive ordinate (CPO). Analisamos a influência dessas observações nas estimativas tanto de forma global, isto é, no vetor completo de parâmetros do modelo quanto de forma marginal, apenas nos parâmetros regressores. Consideramos a norma L1 e a divergência Kullback-Leibler como medidas de influência das observações nas estimativas dos parâmetros. Além disso, encontramos as distribuições condicionais completas de todos os modelos para o uso do algoritmo de Gibbs obtendo, assim, amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros. Tais amostras são utilizadas no calculo do CPO e das medidas de divergência estudadas. A principal contribuição deste trabalho é obter as medidas de influência global e marginal calculadas para os modelos t-Student, normal assimétrico e t-assimétrico. Na aplicação em dados reais originais e contaminados, observamos que, em geral, o modelo t-Student é uma alternativa robusta aomodelo normal. Por outro lado, o modelo t-assimétrico não é, em geral, uma alternativa robusta ao modelo normal. A capacidade de robustificação do modelo t-assimétrico está diretamente ligada à posição do resíduo do ponto discrepante em relação a distribuição dos resíduos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 05.05.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      SILVA, Diego Wesllen da; BRANCO, Márcia D'Elia. Diagnóstico de influência bayesiano em modelos de regressão da família t-assimétrica. 2017.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10082017-005536/ >.
    • APA

      Silva, D. W. da, & Branco, M. D. 'E. (2017). Diagnóstico de influência bayesiano em modelos de regressão da família t-assimétrica. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10082017-005536/
    • NLM

      Silva DW da, Branco MD'E. Diagnóstico de influência bayesiano em modelos de regressão da família t-assimétrica [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10082017-005536/
    • Vancouver

      Silva DW da, Branco MD'E. Diagnóstico de influência bayesiano em modelos de regressão da família t-assimétrica [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10082017-005536/

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