Modelos de regressão t-Tobit com erros nas covariáveis

• Autor(a) principal: Gustavo Henrique Mitraud Assis Rocha
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9UNGM5
• topic: Estátistica; Análise de regressão; Estatística; Probabilidades; Distribuição (Probabilidades)

Neste trabalho é desenvolvida uma análise de regressão linear considerando que a variável dependente é censurada e também que algumas das variáveis explicativas são medidas com erros aditivos. Esse modelo de regressão censurado com erros de medidas é especificado assumindo distribuições com cauda pesada para o processo probabilístico. Especificamente, assume-se uma distribuição t-Student multivariada para modelar o comportamento conjunto dos erros e das verdadeiras covariáveis não observadas. Nesse sentido, o modelo será robusto o suficiente para proteger as inferências de observações atípicas e influentes. Para a estimação do modelo considera-se a metodologia de máxima verossimilhança, em que inclui-se a estimação da variância assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança e também desenvolve-se um algoritmo do tipo EM para obter as estimativas, e também o paradigma bayesiano, onde considera-se o procedimento de aumento de dados e desenvolve-se um algoritmo MCMC para amostrar das distribuições a posteriori. A metodologia proposta flexível o bastante para ser adaptada para distribuições com caudas pesadas vindas da classe de misturas de escala da distribuição normal. A performance da nova metodologia desenvolvida é avaliada através de um estudo Monte Carlo e também de uma análise de um estudo de caso.