Modelos de regressão mistos e de mistura para problemas complexos

Resumo

Este Projeto tem aplicação em diversos problemas relacionados a modelos de regressão misto e de mistura com aplicações em diferentes áreas. O Projeto é composto por 4 subprojetos, envolvendo os seguintes estudos: (1) incorporação de covariáveis funcionais em modelos de Regressão Semi-Paramétricos para fins de aprendizado não supervisionado e com aplicação em dois conjuntos de dados, um deles associado a um ensaio clínico com pacientes com depressão e outro com informação de estado de saúde de vacas leiteiras, (2) estudar as propriedades dos estimadores dos parâmetros de variância e dos preditores dos efeitos aleatórios no melhoramento de seleção genética a partir de modelos lineares mistos, (3) comparar modelo o misto (condicional) e modelo marginal para dados de contagem multivariados inflacionados em zero, com uma aplicação a um conjunto de dados de consumo alimentar de golfinhos, (4) estudar o modelo misto Bayesiano de Birnbaum-Saunders para a análise de dados aumentados por zero para modelar dados com caudas pesadas e medidas repetidas, com aplicação a um conjunto de dados sobre consumo alimentar habitual. (AU)