Multivariate measurement error models based on Student-t distribution under censored responses

Autor(es)

Matos, Larissa A. ^[1] ; Castro, Luis M. ^[2] ; Cabral, Celso R. B. ^[3] ; Lachos, Victor H. ^[4]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Estadual Campinas, IMECC, Dept Stat, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil

^[2] Pontificia Univ Catolica Chile, Dept Stat, Santiago - Chile

^[3] Univ Fed Amazonas, Dept Stat, Manaus, Amazonas - Brazil

^[4] Univ Connecticut, Dept Stat, Storrs, CT 06269 - USA

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: STATISTICS; v. 52, n. 6, p. 1395-1416, 2018.
• Citações Web of Science: 0

Resumo

Measurement error models constitute a wide class of models that include linear and nonlinear regression models. They are very useful to model many real-life phenomena, particularly in the medical and biological areas. The great advantage of these models is that, in some sense, they can be represented as mixed effects models, allowing us to implement wellknown techniques, like the EM-algorithm for the parameter estimation. In this paper, we consider a class of multivariate measurement error models where the observed response and/or covariate are not fully observed, i.e., the observations are subject to certain threshold values below or above which the measurements are not quantifiable. Consequently, these observations are considered censored. We assume a Student-t distribution for the unobserved true values of the mismeasured covariate and the error term of the model, providing a robust alternative for parameter estimation. Our approach relies on a likelihood-based inference using an EM-type algorithm. The proposed method is illustrated through some simulation studies and the analysis of an AIDS clinical trial dataset. (AU)

• Processo FAPESP: 15/20922-5 - Modelagem flexível em regressão para dados com censura
• Beneficiário: Víctor Hugo Lachos Dávila
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Brasil
• Processo FAPESP: 18/05013-7 - Modelos semi-paramétricos de efeitos mistos com respostas múltiplas censuradas sob a classe de distribuições misturas de escala normal
• Beneficiário: Larissa Avila Matos
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
• Processo FAPESP: 15/05385-3 - Estimação em modelos de efeitos mistos para respostas censuradas usando as distribuições de misturas de escala normal
• Beneficiário: Larissa Avila Matos
• Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Processo FAPESP: 11/22063-9 - Aplicações das distribuições de misturas da escala skew-normal em modelos de análise fatorial
• Beneficiário: Larissa Avila Matos
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado