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Extensões dos modelos de regressão quantílica Bayesianos

Processo: 12/20267-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2012
Vigência (Término): 20 de março de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Heleno Bolfarine
Beneficiário:Bruno Ramos dos Santos
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):13/04419-6 - Extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, BE.EP.DR
Assunto(s):Modelos de regressão

Resumo

Desde o trabalho seminal de Koenker e Bassett (1978) os modelos de regressão quantílica têm sido utilizados em diversas áreas, com o interesse em obter uma visão mais completa da distribuição condicional da variável resposta em função de covariáveis. Yu e Moyeed (2001) apresentaram o primeiro resultado para modelos de regressão quantílica Bayesianos considerando a distribuiçãoLaplace assimétrica para os erros do modelo. Este projeto objetiva a extensão dos modelos de regressão quantílica Bayesianos para o caso de excessos de zeros, tendo em vista os amostradores de Gibbs propostos por Kozumi e Kobayashi (2011). Existe o interesse também em generalizar os resultados para os modelos parcialmente lineares. Além disso, utilizaremos a abordagem com a priori potência de Ibrahim e Chen (2000) para estender o trabalho de Alhamzawi e Yu (2012a) para os métodos de seleção de variáveis. Este projeto prevê também um amplo estudo de sensibilidade, a partir de técnicas de diagnóstico como análise de influência. Os resultados teóricos serão implementados no software R e, se possível, disponibilizados em pacotes no repositório www.cran.r-project.org. Serão feitos também estudos de simulação para avaliar os métodos propostos na tese, assim como serão utilizados banco de dados reais para comparar os resultados com métodos já propostos na literatura.

Publicações científicas
(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)
SANTOS, BRUNO; BOLFARINE, HELENO. Bayesian quantile regression analysis for continuous data with a discrete component at zero. STATISTICAL MODELLING, v. 18, n. 1, p. 73-93, FEB 2018. Citações Web of Science: 1.
SANTOS, BRUNO; BOLFARINE, HELENO. Bayesian analysis for zero-or-one inflated proportion data using quantile regression. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, v. 85, n. 17, p. 3579-3593, 2015. Citações Web of Science: 2.
ALENCAR, A. P.; SANTOS, B. R. Association of pollution with quantiles and expectations of the hospitalization rate of elderly people by respiratory diseases in the city of Sao Paulo, Brazil. ENVIRONMETRICS, v. 25, n. 3, p. 165-171, MAY 2014. Citações Web of Science: 2.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SANTOS, Bruno Ramos dos. Extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos. 2016. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística São Paulo.

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