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Modelos semi-paramétricos de efeitos mistos com respostas múltiplas censuradas sob a classe de distribuições misturas de escala normal

Processo: 18/05013-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Vigência: 25 de junho de 2018 - 20 de agosto de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Larissa Avila Matos
Beneficiário:Larissa Avila Matos
Pesquisador visitante: Victor Hugo Lachos Davila
Inst. do pesquisador visitante: University of Connecticut (UCONN), Estados Unidos
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Regressão  Dados censurados  Intercâmbio de pesquisadores 

Resumo

A regressão semi-paramétrica refere-se à incorporação flexível de relações funcionais não-lineares em análise de regressão. Qualquer área de aplicação que usa análise de regressão pode se beneficiar da regressão semi-paramétrica. Neste contexto, o objetivo deste projeto é ampliar os modelos de regressão censurados considerando, por um lado, que a variável resposta é linearmente dependente de algumas variáveis, enquanto sua relação com outras variáveis é caracterizada por funções não paramétricas e, por outro lado, os termos aleatórios do modelo de regressão pertencem a uma classe de distribuições simétricas de cauda pesada, capazes de acomodar observações extremas e/ou influentes de uma maneira melhor do que a distribuição normal. (AU)

Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MATOS, LARISSA A.; LACHOS, VICTOR H.; LIN, TSUNG-I; CASTRO, LUIS M. Heavy-tailed longitudinal regression models for censored data: a robust parametric approach. TEST, v. 28, n. 3, p. 844-878, SEP 2019. Citações Web of Science: 0.
LACHOS, VICTOR H.; MATOS, LARISSA A.; CASTRO, LUIS M.; CHEN, MING-HUI. Flexible longitudinal linear mixed models for multiple censored responses data. STATISTICS IN MEDICINE, v. 38, n. 6, p. 1074-1102, MAR 15 2019. Citações Web of Science: 0.
LACHOS, VICTOR H.; CABRAL, CELSO R. B.; PRATES, MARCOS O.; DEY, DIPAK K. Flexible regression modeling for censored data based on mixtures of student-t distributions. Computational Statistics, v. 34, n. 1, p. 123-152, MAR 2019. Citações Web of Science: 0.
MATOS, LARISSA A.; CASTRO, LUIS M.; CABRAL, CELSO R. B.; LACHOS, VICTOR H. Multivariate measurement error models based on Student-t distribution under censored responses. STATISTICS, v. 52, n. 6, p. 1395-1416, 2018. Citações Web of Science: 0.

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