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

Processo: 20/16713-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2021 - 30 de junho de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Caio Lucidius Naberezny Azevedo
Beneficiário:Caio Lucidius Naberezny Azevedo
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Caio Lucidius Naberezny Azevedo ; Larissa Avila Matos
Assunto(s):Teoria de resposta ao item  Measurement error models  Modelos lineares mistos  Regressão  Distribuição normal  Distribuição enviesada 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Item Response Theory (IRT) | measurement error model | mixed linear model | Regression model | skew-normal distribution | regressão

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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