Estimação e diagnóstico em modelos de efeitos mistos para dados censurados usando misturas de escala skew-normal

• Processo: 14/02938-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2015
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• 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
• Assunto(s): Inferência estatística Inferência bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo EM | Amostrador de Gibbs | Censuras | diagnóstico | Estatistica

Resumo

Este projeto tem como objetivo apresentar um estudo de inferência e diagnóstico sobre uma perspectiva clássica e Bayesiana em modelos de efeitos mistos para dados censurados sob a classe de distribuições de misturas da escala normal (SMN). Desenvolveremos algoritmos do tipo EM e do tipo amostrador de Gibbs para proceder com inferência clássica e Bayesiana, respectivamente. No processo de estimação, usaremos o algoritmo EM e o Amostrador de Gibbs com implementação em R e WinBUGS que permitirão a construção de pacotes que possam ser facilmente instalados e usados livremente. (AU)

Publicações científicas

(24)

(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)

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