Estimação de densidades via Misturas de distribuições "Skew"-normal por processos de Dirichlet"

• Autor(a) principal: Caroline Cavatti Vieira
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ICED-8MAFWT
• topic: Processos de Dirichlet; Modelo de mistura Skew-normal por processos de Dirichlet; Estimação de densidades; Estatística; Dirichlet, Problema de; Teoria da estimativa

Este trabalho analisa a estimação de densidades do ponto de vista Bayesiano não-paramétrico. Especificamente, utiliza o modelo hierárquico de misturas por processos de Dirichlet (MDP). O principal objetivo do trabalho é estender o modelo de mistura de distribuições normais por processos de Dirichlet (MNDP) para estimação de densidades, proposto por Escobar e West (1995). Nossa proposta consiste em estimar densidades utilizando um modelo de MDP cujo primeiro estágio é modelado segundo uma mistura de distribuições skew-normal. Como consequência, alguns resultados importantes referentes á inferência na família skew-normal de locação e escala são obtidos. Comparamos a qualidade das estimativas de densidade obtidas a partir do modelo de mistura de distribuições skew-normal por processos de Dirichlet (MSNDP) com áquelas obtidas pelo modeloMNDP. Essa comparação é realizada implementando-se o algoritmo de MacEachern e Muller (1998). Visto que a distribuição skew-normal é mais flexível que a distribuição normal, acomodando distribui ções com diferentes graus de assimetria e também com caudas mais leves ou pesadas, o modelo proposto para estimação de densidades é também mais flexível que o modelo de Escobar e West (1995). Dessa forma, espera-se que o modelo MSNDP forneça melhores estimativas para densidades assimétricas e/ou estritamente positivas ou negativas que o modelo MNDP. Temos como objetivo secundário, comparar os algoritmos de Escobar e West (1995) e de MacEachern e Muller (1998) na estimação de densidades via modelo MNDP. A m de atingir nossas metas, realizamos dois estudos envolvendo dados simulados e um estudo envolvendo dados reais.