Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes
Neste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe de misturas de escala da distribuição normal assimétrica multivariada onde valores faltantes ocorrem nos dados. Desta forma, apresentamos uma proposta utilizando tais modelos flexíveis e algoritmos computacionais para...
| Autor principal: | Pinheiro, Camila Xavier Sá Peixoto |
|---|---|
| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/0093205921769184 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2017
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5987 |
| Resumo: |
|---|
|
Neste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe
de misturas de escala da distribuição normal assimétrica multivariada onde valores faltantes
ocorrem nos dados. Desta forma, apresentamos uma proposta utilizando tais modelos
flexíveis e algoritmos computacionais para a análise de dados multivariados com comportamento
que foge do padrão usual da distribuição normal e outras distribuições simétricas
usuais, apresentando forte assimetria e caudas pesadas. Além disso, mostramos a eficiência
da aplicação da modelagem sugerida e do método de estimação proposto, por meio de
estudos de simulação computacional, analisando a qualidade dos estimadores via estudos
de vício e erro quadrático médio e comparando diferentes modelos via critérios de seleção.
A abordagem inferencial utilizada foi a Bayesiana, utilizando os métodos MCMC
tradicionais para obter gerações de amostras da distribuição a posterior. |