Texto completo
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| Autor(es): |
João Victor Bastos de Freitas
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica |
| Data de defesa: | 2021-03-09 |
| Membros da banca: |
Caio Lucidius Naberezny Azevedo;
Alexandre Galvão Patriota;
Filidor Edilfonso Vilca Labra
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| Orientador: | Caio Lucidius Naberezny Azevedo; Juvêncio Santos Nobre |
| Resumo | |
Nesta dissertação foram desenvolvidas duas classes flexíveis de modelos de regressão para dados contínuos, assimétricos e/ou de caudas pesadas. Uma para dados independentes e outra para dados dependentes. Consideramos uma abordagem semi-paramétrica, utilizando Modelos Lineares Parciais Aditivos Generalizados (MLPAG), para dados independentes, e MLPAG com Equações de Estimação Generalizadas (EEG), para dados dependentes. Em ambos os casos foram considerados preditores semi-paramétricos para as médias das respostas e erros (marginais) seguindo distribuições de misturas de escala normal assimétrica centralizada (MENAC). No caso de dados dependentes, as estruturas de dependência foram modeladas via EEG. Em relação às distribuições MENAC, consideramos medidas misturadoras usuais (gama, beta e binária) e outras nunca consideradas (gama generalizada, Birnbaum-Saunders e beta prime). Foram desenvolvidos métodos de estimação, medidas de qualidade de ajuste e de diagnóstico para esses modelos, sob a ótica frequentista. Foram criadas rotinas computacionais para permitir a utilização das metodologias desenvolvidas, bem como foram conduzidos estudos de simulação para verificar seus desempenhos. Também, modelagens de problemas reais, através das metodologias desenvolvidas, foram consideradas, ilustrando o potencial dos resultados obtidos (AU) | |
| Processo FAPESP: | 18/26780-6 - Modelos para dados longitudinais baseados em distribuições de mistura de escala normal assimétrica centrada: abordagens paramétrica e semi-paramétrica |
| Beneficiário: | João Victor Bastos de Freitas |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |