Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censuras
Apresentamos uma proposta de extensão para o modelo de regressão com erro nas variáveis usual em que tanto o vetor de respostas quanto a covariável estão sujeitos à censura. Assumimos que a distribuição conjunta da covariável e dos erros de observação é t de Student, que é uma alternativa ao mode...
| Autor principal: | Martins, Márcia Brandão de Oliveira |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/4573532492177995 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2017
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-56152018-04-12T19:26:06Z Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censuras Martins, Márcia Brandão de Oliveira Cabral, Celso Rômulo Barbosa http://lattes.cnpq.br/4573532492177995 http://lattes.cnpq.br/4430596586607764 Matos, Larissa Avila Santos Júnior, James Dean Oliveira dos Modelos com erros nas variáveis Algoritmo de Gibbs Truncamento Estatística Regressão t de Student CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA Apresentamos uma proposta de extensão para o modelo de regressão com erro nas variáveis usual em que tanto o vetor de respostas quanto a covariável estão sujeitos à censura. Assumimos que a distribuição conjunta da covariável e dos erros de observação é t de Student, que é uma alternativa ao modelo normal, porém com caudas pesadas. Um algoritmo do tipo Gibbs sampler é proposto para proceder a estimação Bayesiana dos parâmetros no modelo. Três estudos de simulação são realizados, mostrando a maior flexibilidade do modelo, em relação ao modelo sob normalidade, em ajustar dados com padrão de censura e caudas pesadas, além de uma aplicação em dados reais. We propose an extension of the usual normal regression model where both the vector of responses and the covariate are possibly censored. We assume that the jointly distribution of covariate and errors is Student-t, which is an alternative to the normal distribution, but with heavy tails. A Gibbs-type algorithm is proposed to carry out Bayesian estimation of the parameters in the model. Three simulation studies are conducted, showing that the proposed model is more flexible than the normal one when fitting data with censoring pattern and heavy tails, in addition to an application with real data. 2017-03-17T11:40:09Z 2016-11-12 Dissertação MARTINS, Márcia Brandão de Oliveira. Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censuras. 2016. 43 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, manaus, 2016. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5615 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Ciências Exatas Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Matemática |
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TEDE - Universidade Federal do Amazonas |
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Apresentamos uma proposta de extensão para o modelo de regressão com erro nas
variáveis usual em que tanto o vetor de respostas quanto a covariável estão sujeitos à censura.
Assumimos que a distribuição conjunta da covariável e dos erros de observação é t de
Student, que é uma alternativa ao modelo normal, porém com caudas pesadas. Um algoritmo
do tipo Gibbs sampler é proposto para proceder a estimação Bayesiana dos parâmetros
no modelo. Três estudos de simulação são realizados, mostrando a maior flexibilidade do
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