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 |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/0093205921769184 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2017
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-59872018-03-14T15:18:15Z Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes Pinheiro, Camila Xavier Sá Peixoto Cabral, Celso Rômulo Barbosa http://lattes.cnpq.br/0093205921769184 http://lattes.cnpq.br/4430596586607764 Algoritmos MCMC Normal assimétrica Misturas de escala Dados faltantes CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA 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. No summary CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2017-11-07T14:16:03Z 2016-05-03 Dissertação PINHEIRO, Camila Xavier Sá Peixoto. Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes. 2016. 51 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5987 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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Neste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe
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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.
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