Estimacao e diagnostico em modelos de regressao skew-normal-t.

• Processo: 06/57721-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2007
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2009
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Víctor Hugo Lachos Dávila
• Beneficiário: Víctor Hugo Lachos Dávila
• 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): Algoritmo EM
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo Em | Influencia Local | Modelos Com Erros De Medida | Teste De Hipotesis

Resumo

Assumir que as variáveis aleatórias, intrínsecas a um modelo, seguem uma distribuição normal (ou simétrica) é uma rotineira suposição em modelos de regressão com e sem erros de medida. A proposta deste projeto é considerar uma família paramétrica de distribuições conhecida na literatura como distribuição skew-normal-t. Tal distribuição inclui as distribuições normal e skew-normal como casos particulares. Desta forma extendemos trabalhos recentes encontrados em Lachos, Bolfarine, Arellano-Valle e Montenegro (Communication in Statistics, Special Issue, 2006), Arellano-Valle, Ozan, Bolfarine e Lachos (Journal of Multivariate Analysis, 2005), Lachos, Montenegro e Lachos (Journal of Statistical computation and Simulation, 2006), entre outros. (AU)