Texto completo
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| Autor(es): |
Cristian Luis Bayes Rodríguez
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Paulo. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) |
| Data de defesa: | 2009-03-10 |
| Orientador: | Márcia D'Elia Branco |
| Resumo | |
Esta tese compreende um estudo das propriedades da distribuição t-assimétrica fundamental. Uma das vantagens desta distribuição é o fato que permite modelar dados que apresentam assimetria e curtose diferentes da distribuição normal. Modelos lineares mistos são muito utilizados na análise de dados com medidas repetidas porque permitem modelar a correlação entre sujeitos. Uma suposição usual é a normalidade dos efeitos aleatórios e dos erros. Neste trabalho, estendemos este modelo assumindo a distribuição t-assimétrica tanto para os erros como para os efeitos aleatórios, são analisadas várias possíveis formas de estender este modelo, por exemplo, (i) considerando que os erros e os efeitos aleatórios seguem conjuntamente uma distribuição t-assimétrica e (ii) assumindo que eles são independentes e seguem a distribuição t-assimétrica. Resultam como casos especiais destas suposições os modelos simétricos t-Student e normal e o modelo normal-assimétrico. Para obtenção das estimativas desenvolvemos algoritmos do tipo MCMC. Aplicações a diversos conjuntos de dados são apresentadas. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 04/14721-2 - Inferencia sob a distribuicao multivariada t-assimetrica. |
| Beneficiário: | Cristian Luis Bayes Rodriguez |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |