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Modelagem flexível de modelos longitudinais complexos usando distribuições skew-elípticas

Processo: 12/19445-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Vigência: 01 de setembro de 2013 - 31 de agosto de 2014
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: Luis Mauricio Castro Cepero
Inst. do pesquisador visitante: Universidad de Concepción (UdeC), Chile
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Análise multivariada  Dados censurados 

Resumo

Em recentes anos, o estudo de modelos estatísticos para a análise de dados longitudinais tem recebido atenção crescente na literatura estatística. Neste contexto, é comum assumir que tanto os erros como os efeitos aleatórios seguem uma distribuição normal (ou simétrica), sendo uma suposição rotineira em modelos de efeitos mistos. Por outro lado, a presencia de erros de medida nas covariáveis e observações perdidas não são considerados na análise. Contudo é bastante conhecido que dados desta natureza possuem características de assimetria, caudas pesadas, outliers e/ou observações influentes, respostas censuradas, covariáveis medidas com erro entre muitas outras. A maioria das pesquisas recentes tem sido concentradas em capturar somente aspectos específicos de conjunto de dados reais. O objetivo deste projeto é estudar modelos de efeitos mistos para dados longitudinais com estruturas complexas, usando uma particular família de classe skew-elíptica, chamada de distribuições de mistura da escala skew-normal (SMSN). A pesquisa será baseada principalmente nos seguintes aspectos: (A) O estudo de modelos de efeitos mistos para dados censurados e covariáveis medidas com erro. (B) O estudo de modelos não lineares de efeitos mistos baseado em P-Splines. (C) O estudo de modelos de efeitos mistos considerando observações perdidas. (AU)

Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GARAY, ALDO M.; CASTRO, LUIS M.; LESKOW, JACEK; LACHOS, VICTOR H. Censored linear regression models for irregularly observed longitudinal data using the multivariate-t distribution. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH, v. 26, n. 2, p. 542-566, APR 2017. Citações Web of Science: 7.
ALEJANDRO GONZALEZ, JOSE; MAURICIO CASTRO, LUIS; LACHOS, VICTOR HUGO; PATRIOTA, ALEXANDRE GALVAO. A Confidence Set Analysis for Observed Samples: A Fuzzy Set Approach. Entropy, v. 18, n. 6 JUN 2016. Citações Web of Science: 3.
CASTRO, LUIS MAURICIO; COSTA, DENISE REIS; PRATES, MARCOS OLIVEIRA; LACHOS, VICTOR HUGO. Likelihood-based inference for Tobit confirmatory factor analysis using the multivariate Student-t distribution. STATISTICS AND COMPUTING, v. 25, n. 6, p. 1163-1183, NOV 2015. Citações Web of Science: 6.
MATOS, LARISSA A.; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR; CASTRO, LUIS M.; LACHOS, VICTOR H. Influence assessment in censored mixed-effects models using the multivariate Student's-t distribution. JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, v. 141, p. 104-117, OCT 2015. Citações Web of Science: 4.
BANDYOPADHYAY, DIPANKAR; CASTRO, LUIS M.; LACHOS, VICTOR H.; PINHEIRO, HILDETE P. Robust Joint Non-linear Mixed-Effects Models and Diagnostics for Censored HIV Viral Loads with CD4 Measurement Error. JOURNAL OF AGRICULTURAL BIOLOGICAL AND ENVIRONMENTAL STATISTICS, v. 20, n. 1, p. 121-139, MAR 2015. Citações Web of Science: 7.
CASTRO, LUIS M.; LACHOS, VICTOR H.; FERREIRA, GUILLERMO P.; ARELLANO-VALLE, REINALDO B. Partially linear censored regression models using heavy-tailed distributions: A Bayesian approach. STATISTICAL METHODOLOGY, v. 18, p. 14-31, MAY 2014. Citações Web of Science: 7.

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