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Modelos de regressão lineares mistos sob a classe de distribuições normal-potência (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: FALON, ROGER JESUS TOVAR - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Subjects: ANÁLISE MULTIVARIADA; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; PESQUISA E PLANEJAMENTO ESTATÍSTICO; PROBABILIDADE; DISTRIBUIÇÃO NORMAL; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
  • Keywords: Distribuição normal-assimétrica; Distribuição normal-potência; Estimação por máxima verossimilhança; Gauss-Hermite quadrature; Linear mixed models; Maximum likelihood estimation; Modelos lineares mistos; Power-normal distribution; Quadratura de Gauss-Hermite; Skew-normal distribution
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Neste trabalho são apresentadas algumas extensões dos modelos potência-alfa assumindo o contexto em que as observações estão censuradas ou limitadas. Inicialmente propomos um novo modelo assimétrico que estende os modelos t-assimétrico (Azzalini e Capitanio, 2003) e t-potência (Zhao e Kim, 2016) e inclui a distribuição t de Student como caso particular. Este novo modelo é capaz de ajustar dados com alto grau de assimetria e curtose, ainda maior do que os modelos t-assimétrico e t-potência. Em seguida estendemos o modelo t-potência às situações em que os dados apresentam censura, com alto grau de assimetria e caudas pesadas. Este modelo generaliza o modelo de regressão linear t de Student para dados censurados por Arellano-Valle et al. (2012). O trabalho também introduz o modelo linear misto normal-potência para dados assimétricos. Aqui a inferência estatística é realizada desde uma perspectiva clássica usando o método de máxima verossimilhança junto com o método de integração numérica de Gauss-Hermite para aproximar as integrais envolvidas na função de verossimilhança. Mais tarde, o modelo linear com interceptos aleatórios para dados duplamente censurados é estudado. Este modelo é desenvolvido sob a suposição de que os erros e os efeitos aleatórios seguem distribuições normal-potência e normal- assimétrica. Para todos os modelos estudados foram realizados estudos de simulação a fim de estudar as suas bondades de ajuste e limitações. Finalmente, ilustram-se todos os métodospropostos com dados reais
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 27.11.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      TOVAR FALON, Roger Jesus; BOLFARINE, Heleno; FLOREZ, Guillermo Domingo Martinez. Modelos de regressão lineares mistos sob a classe de distribuições normal-potência. 2017.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15032018-132547/ >.
    • APA

      Tovar Falon, R. J., Bolfarine, H., & Florez, G. D. M. (2017). Modelos de regressão lineares mistos sob a classe de distribuições normal-potência. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15032018-132547/
    • NLM

      Tovar Falon RJ, Bolfarine H, Florez GDM. Modelos de regressão lineares mistos sob a classe de distribuições normal-potência [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15032018-132547/
    • Vancouver

      Tovar Falon RJ, Bolfarine H, Florez GDM. Modelos de regressão lineares mistos sob a classe de distribuições normal-potência [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15032018-132547/

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