Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censuras

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Autor(a) principal: Martins, Márcia Brandão de Oliveira
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/4573532492177995
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5615
Resumo: Apresentamos uma proposta de extensão para o modelo de regressão com erro nas variáveis usual em que tanto o vetor de respostas quanto a covariável estão sujeitos à censura. Assumimos que a distribuição conjunta da covariável e dos erros de observação é t de Student, que é uma alternativa ao modelo normal, porém com caudas pesadas. Um algoritmo do tipo Gibbs sampler é proposto para proceder a estimação Bayesiana dos parâmetros no modelo. Três estudos de simulação são realizados, mostrando a maior flexibilidade do modelo, em relação ao modelo sob normalidade, em ajustar dados com padrão de censura e caudas pesadas, além de uma aplicação em dados reais.
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spelling Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censurasModelos com erros nas variáveisAlgoritmo de GibbsTruncamentoEstatísticaRegressão t de StudentCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICAApresentamos uma proposta de extensão para o modelo de regressão com erro nas variáveis usual em que tanto o vetor de respostas quanto a covariável estão sujeitos à censura. Assumimos que a distribuição conjunta da covariável e dos erros de observação é t de Student, que é uma alternativa ao modelo normal, porém com caudas pesadas. Um algoritmo do tipo Gibbs sampler é proposto para proceder a estimação Bayesiana dos parâmetros no modelo. Três estudos de simulação são realizados, mostrando a maior flexibilidade do modelo, em relação ao modelo sob normalidade, em ajustar dados com padrão de censura e caudas pesadas, além de uma aplicação em dados reais.We propose an extension of the usual normal regression model where both the vector of responses and the covariate are possibly censored. We assume that the jointly distribution of covariate and errors is Student-t, which is an alternative to the normal distribution, but with heavy tails. A Gibbs-type algorithm is proposed to carry out Bayesian estimation of the parameters in the model. Three simulation studies are conducted, showing that the proposed model is more flexible than the normal one when fitting data with censoring pattern and heavy tails, in addition to an application with real data.Universidade Federal do AmazonasInstituto de Ciências ExatasBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em MatemáticaCabral, Celso Rômulo Barbosahttp://lattes.cnpq.br/4430596586607764Matos, Larissa AvilaSantos Júnior, James Dean Oliveira dosMartins, Márcia Brandão de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/45735324921779952017-03-17T11:40:09Z2016-11-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMARTINS, Márcia Brandão de Oliveira. Estimação Bayesiana em modelos de regressão T de student com erros nas variáveis, respostas multivariadas e censuras. 2016. 43 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, manaus, 2016.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5615porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-04-12T19:26:06Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/5615Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-04-12T19:26:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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