Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica
A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a preditores que são observados diretamente. A...
| Autor principal: | Monteiro, Renata Evangelista |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/5225616211203080 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2018
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6417 |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-64172018-05-30T12:50:39Z Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica Monteiro, Renata Evangelista Cabral, Celso Rômulo Barbosa http://lattes.cnpq.br/5225616211203080 http://lattes.cnpq.br/4430596586607764 Matos, Larissa Avila Pereira, José Raimundo Gomes Distribuição normal assimétrica Mistura de escala normal assimétrica Mistura de modelos de regressão Modelo com erro nas covariáveis. Algoritmo MCMC Skew-normal distribution MCMC algorithm Scale mixtures of skewnormal Mixture of regression models Measurement error model CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a preditores que são observados diretamente. Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a suposição de que as covariáveis são observadas com erro aditivo. Um algorítmo do tipo MCMC foi desenvolvido para realizar inferência Bayesiana. A eficácia do modelo proposto é verificada via análises de dados simulados e reais. The traditional estimation of mixture regression models is based on the assumption of normality of component errors and thus is sensitive to outliers, heavy-tailed and/or asymmetric errors. Another drawback is that, in general, the analysis is restricted to directly observed predictors. We present a proposal to deal with these issues simultaneously in the context of mixture regression by extending the classic normal model by assuming that, for each mixture component, the random errors and the covariates jointly follow a scale mixture of skew-normal distributions. It is also assumed that the covariates are observed with error. An MCMC-type algorithm to perform Bayesian inference is developed and, in order to show the efficacy of the proposed methods, simulated and real data sets are analyzed. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2018-05-29T14:38:46Z 2018-03-12 Dissertação MONTEIRO, Renata Evangelista. Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica. 2018. 52 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, manaus, 2018. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6417 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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A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição
de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas
pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a
preditores que são observados diretamente.
Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no
contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos
que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis
seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a
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