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

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)