Inferência Bayesiana para modelos de resposta ao item multidimensionais sob distribuições para os traços latentes e funções de ligação assimétricas de caudas pesadas

• Processo: 13/26336-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Caio Lucidius Naberezny Azevedo
• Beneficiário: Juan Leonardo Padilla Gomez
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 12/21788-2 - Modelos de regressão e aplicações, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/05326-2 - Modelos assimétricos da teoria de resposta ao Item multidimensional: métodos de estimação e diagnóstico sob uma perspectiva Bayesiana, BE.EP.DR
• Assunto(s): Inferência bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algorítmos Mcmc | distribuição normal assimétrica multivariada centrada | distribuição t assimétrica multivariada centrada | Inferência Bayesiana | modelos multidimensionais | Teoria da Resposta ao Item | Teoria da Resposta ao Item

Resumo

O presente projeto objetiva estender as classes de modelos multidimensionais da teoria de resposta ao item já estudadas na literatura. Consideraremos situações nais quais se têm indivíduos sendo submetidos à avaliações (no sentido amplo da palavra) multidimensionais (que medem mais de um traço latente) com itens dicotômicos (ou dicotomizados), pertencentes à grupos diferentes. Tais avaliações podem ser diferentes mas precisam apresentar alguma estrutura de itens comuns. Adicionalmente, serão consideradas informações colaterais (fatores associados) disponíveis, na modelagem dos traços latentes, como sexo e curso pretendido, como ocorre com o vestibular, por exemplo. A modelagem corresponderá à: utilizar uma versão da distribuição t assimétrica multivariada centrada (a ser proposta e estudada) para os traços latente, uma função de ligação baseada na distribuição normal assimétrica univariada centrada, adicionando uma nível na modelagem, correspondente à um modelo de regressão para relacionar os traços latentes aos fatores associados. Serão densenvolvidos mecanismos bayesianos para estimação e validação dos modelos, através de algoritmos MCMC. Serão considerados estudos de simulação e análise de dados reais.

Publicações acadêmicas

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

GOMEZ, Juan Leonardo Padilla. Bayesian inference for multidimensional item response models under heavy tail skewed latent trait distributions and link functions. 2018. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.