| Processo: | 18/05013-7 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional |
| Data de Início da vigência: | 25 de junho de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 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 |
| Instituição 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 |
| Município da Instituição Sede: | Campinas |
| Assunto(s): | Regressão Dados censurados Intercâmbio de pesquisadores |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmo SAEM | Dados censurados | Modelos de Efeitos Mistos | Modelos semi-paramétricos | Regressão |
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)
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