Modelos robustos de efeitos mistos usando distribuições de misturas da escala skew-normal

• Processo: 12/03590-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
• Data de Início da vigência: 29 de julho de 2012
• Data de Término da vigência: 17 de agosto de 2012
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Víctor Hugo Lachos Dávila
• Beneficiário: Víctor Hugo Lachos Dávila
• Pesquisador visitante: Dipak Kumar Dey
• 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
• Assunto(s): Análise multivariada Inferência bayesiana Modelos lineares Modelos não lineares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo EM | Censored Data | Mcmc | Análise Multivariada

Resumo

O objetivo deste projeto é apresentar um estudo de inferência clássica e Bayesiana em modelos lineares e não lineares de efeitos mistos para dados censurados (e ainda com possibilidade de considerar estrutura espacial) sob distribuições mais robustas do que a distribuição skew-normal, isto é, sob a classe das distribuições de misturas da escala skew-normal. Al\'{e}m disso, serão apresentado estudos de diagnóstico Bayesianos baseados na medida de divergência de Kullback--Leibler, como discutido em Lachos, Bandyopadhyay e Dey (2011). No processo de estimação, usaremos o algoritmo EM e amostrador de Gibbs com implementação em R, C++ e WinBUGS. As propostas deste projeto visam contribuir positivamente para o desenvolvimento na área de pesquisa estatística, aportando novos resultados em modelos de interesse prático, estendendo e complementando alguns resultados encontrados, por exemplo, em Lachos, Bandyopadhyay e Dey (2011) entre outros. (AU)