| Processo: | 22/06421-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Pesquisa |
| Data de Início da vigência: | 17 de setembro de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 14 de novembro de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística |
| Pesquisador responsável: | Filidor Edilfonso Vilca Labra |
| Beneficiário: | Filidor Edilfonso Vilca Labra |
| Pesquisador Anfitrião: | Narayanaswamy Balakrishnan |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | McMaster University, Canadá |
| Assunto(s): | Distribuição Birnbaum-Saunders Regressão Modelos de regressão Técnicas de estimativa Avibirnavirus |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Birnbaum-Sauders distribution | Diagnostic Analysis | EM algorithm | Lifetime distribution | Regression model | Robust estimation | Regressão |
Resumo O objetivo deste projeto é apresentar um estudo de estimação e análise diagnóstica para os modelos multivariados de regressão log-Birnbaum-Saunders baseados na distribuições escala mistura de skew-norlaml (SMSN) (Branco e Dey, 2001): Consideraremos primeiro um estudo de estimação baseado no método de momento modificado para multivariado Birnbaum-Saunders distribuições (com base na distribuição SMSN simétrica). Em seguida, será proposto um modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders multivariado baseado na distribuição SMSN, que é uma extensão multivariada dos modelos de regressão log-Birnbaum-Saunders propostos por Rieck e Nedelman (1991) e Romeiro et al. (2020). Estimativa e análise diagnóstica (Cook, 1986; Zu e Lee, 2001) serão desenvolvidas para o modelo de regressão proposto; veja mais detalhes no final do manuscrito. As estimativas de máxima verossimilhança serão obtidas por um algoritmo EM. Este modelo de regressão amplia os resultados de Romeiro et al. (2020). (AU) | |
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