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Modelos de regressão paramétrico e semi-paramétrico sob a classe de distribuições misturas de escala skew-normal

Resumo

Modelos de regressão paramétrica e semi-paramétrica representam duas grandes áreas no contexto de modelagem, que têm encontrado aplicações em diferentes áreas.O objetivo deste projeto é considerar modelos de regressão na presença de efeitos aleatórios,que seguem distribuições na família das distribuições escala mistura skew-normal (Branco eDey, 2001), que são usados efetivamente em estimação robusta na presença de observações extremas.Os principais modelos de regressão que serão considerados são: i) modelo linear misto, ii)modelo com error nas variáveis e iii) modelo de regressão da Teoria de Resposta ao Item (TRI).Para os dois primeiros modelos de regressão são considerados estudos de estimação e análisede diagnóstico, considerando estruturas paramétricas e semi-paramétricas (com resposta censurada).A regressão semi-paramétrica refere-se à incorporação flexível de relações funcionaisnão-lineares em análise de regressão. Por outro lado, no modelos de regressão da TRI, usadomais frequente em avaliações de traços latentes testes psicométricos, os modelos propostos sãobaseado em distribuição assimétricas centradas. Estimação são estudados sob um ponto de vistafrequentista e Bayesiana.Os objetivos específicos são descritos com mais detalhes no corpo do projeto (AU)

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