Texto completo
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| Autor(es): |
Christian Eduardo Galarza Morales
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica |
| Data de defesa: | 2020-03-23 |
| Membros da banca: |
Larissa Avila Matos;
Filidor Edilfonso Vilca Labra;
Silvia Lopes de Paula Ferrari;
Elcio Lebensztayn;
Clecio da Silva Ferreira
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| Orientador: | Víctor Hugo Lachos Dávila; Larissa Avila Matos |
| Resumo | |
Nesta tese, calculamos os momentos duplamente truncados, ou seja, em um hiper-retângulo, para uma classe geral de distribuições assimétricas denominada família de seleção elíptica multivariada. Essa grande família de distribuições inclui versões assimétricas multivariadas complexas de distribuições elípticas bem conhecidas como as distributições normal, t de Student, exponencial potência, hiperbólica, Slash, Pearson tipo II, normal contaminada, entre outras. Em quatro capítulos baseados em artigos, apresentamos formulações recorrentes para os momentos de distribuições multivariadas duplamente truncadas e dobradas, expressões explícitas para casos particulares como momentos univariados de ordem inferior, condições suficientes e necessárias para a existência dos momentos truncados, comparação da eficiência computacional entre modelos, estudos de simulação, abordagens otimizadas e aproximações numéricas para casos especiais como casos limites, e momentos quando uma partição tem volume quase zero ou não é truncada. Métodos para realizar estimação em modelos de regressão multivariados assimétricos censurados são apresentados e mostrados através de três aplicações da vida real. Além disso, resultados gerais para distribuições da família mistura de escala normal são apresentados. Os métodos propostos foram implementados no pacote MomTrunc do software R, um pacote altamente otimizado que inclui rotinas C++ por meio do Rcpp, que fornece momentos teóricos truncados, momentos Monte Carlo e outras funções de interesse como funções de densidade de probabilidade, distribuições acumuladas e funções geradoras de variáveis aleatórias para várias distribuições multivariadas simétricas e assimétricas. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/17110-9 - Estimação Robusta em Modelos Espaciais para Dados Censurados. |
| Beneficiário: | Christian Eduardo Galarza Morales |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |