Aplicações das distribuições de misturas da escala skew-normal em modelos de análise fatorial

• Processo: 11/22063-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Víctor Hugo Lachos Dávila
• Beneficiário: Larissa Avila Matos
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/05385-3 - Estimação em modelos de efeitos mistos para respostas censuradas usando as distribuições de misturas de escala normal, BE.EP.DR
• Assunto(s): Algoritmo EM Modelos de regressão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo EM | Analise Factorial | Modelos de Misturas de Escala Skew-Normal | Modelos de Regressão

Resumo

O objetivo deste projeto é apresentar um estudo de inferência clássica e Bayesiana em modelos de análise fatorial sob distribuições mais robustas do que a distribuição skew-normal, isto é, sob a classe das distribuições de misturas da escala skew-normal (Branco e Dey, 200; Lachos Ghosh e Arellano-Valle, 2001). Além disso, serão apresentado estudos de diagnóstico Bayesianos baseados na medida de divergência de Kullback--Leibler, como discutido em Lachos, Bandyopadhyay e Dey (2011); Lachos,Bandyopadhyay, Dey e Castro (2011). No processo de estimação, usaremos o algoritmo EM e amostrador de Gibbs com implementação em R e WinBUGS.

Publicações científicas

(4)

(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)

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. (11/22063-9, 12/19445-0, 14/02938-9)

MATOS, LARISSA A.; LACHOS, VICTOR H.; LIN, TSUNG-I; CASTRO, LUIS M.. Heavy-tailed longitudinal regression models for censored data: a robust parametric approach. TEST, v. 28, n. 3, p. 844-878, SEP 2019. (15/05385-3, 18/05013-7, 14/02938-9, 11/22063-9)

MATOS, LARISSA A.; CASTRO, LUIS M.; LACHOS, VICTOR H.. Censored mixed-effects models for irregularly observed repeated measures with applications to HIV viral loads. TEST, v. 25, n. 4, p. 627-653, DEC 2016. (11/22063-9, 14/02938-9)

MATOS, LARISSA A.; CASTRO, LUIS M.; CABRAL, CELSO R. B.; LACHOS, VICTOR H.. Multivariate measurement error models based on Student-t distribution under censored responses. STATISTICS, v. 52, n. 6, p. 1395-1416, 2018. (15/20922-5, 18/05013-7, 15/05385-3, 11/22063-9)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MATOS, Larissa Avila. Estimation and diagnostics in multivariate models for censored data. 2016. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.