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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
Vigência: 01 de maio de 2014 - 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)

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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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