Modelos de regressão baseada na distribuição gama generalizada

• Processo: 12/19410-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 02 de janeiro de 2013
• Data de Término da vigência: 01 de julho de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Gladys Dorotea Cacsire Barriga
• Beneficiário: Gladys Dorotea Cacsire Barriga
• Pesquisador Anfitrião: Dipak Kumar Dey
• Instituição Sede: Administração Geral. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Connecticut (UCONN), Estados Unidos
• Assunto(s): Inferência estatística Inferência bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inferência Bayesiana | Modelos de regressão com erros de medida | Modelos de regressão inflacionado de zeros | modelos de sobrevivência | Estatística Aplicada

Resumo

Neste projeto propomos dois modelos de regressão, o primeiro é o modelo regressão log-gama generalizada (LGG) com erro de medida e o segundo o modelo de regressão séries de potência inflacionada de zeros. Neste segundo modelo consideraremos como função de ligação, para proporção de zeros a função de distribuição acumulada da distribuição LGG. Além disso, para os modelos propostos pretendemos desenvolver procedimentos inferenciais e análise de diagnóstico, desde uma perspectiva clássica e Bayesiana. (AU)