Diagnóstico de influência em modelos com erros na variável skew-normal/independente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Rignaldo Rodrigues, 1981-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614082
Resumo: Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra
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spelling Diagnóstico de influência em modelos com erros na variável skew-normal/independenteInfluence of diagnostic in models with errors in variable skew-normal/independentAlgoritmos de esperança-maximizaçãoDistribuição normal assimétricaInfluência local (Estatística)Misturas de escala (Estatística)Distância de MahalanobisExpectation-maximization algorithmsSkew-normal distributionsLocal influence (Statistics)Scale mixturesMahalanobis distanceOrientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca LabraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: O modelo de medição de Barnett é frequentemente usado para comparar vários instrumentos de medição. é comum assumir que os termos aleatórios têm uma distribuição normal. Entretanto, tal suposição faz a inferência vulnerável a observações atípicas por outro lado distribuições de misturas de escala skew-normal tem sido uma interessante alternativa para produzir estimativas robustas tendo a elegância e simplicidade da teoria da máxima verossimilhança. Nós usamos resultados de Lachos et al. (2008) para obter a estimação dos parâmetros via máxima verossimilhança, baseada no algoritmo EM, o qual rende expressões de forma fechada para as equações no passo M. Em seguida desenvolvemos o método de influência local de Zhu e Lee (2001) para avaliar os aspectos de estimação dos parâmetros sob alguns esquemas de perturbação. Os resultados obtidos são aplicados a conjuntos de dados bastante estudados na literatura, ilustrando a utilidade da metodologia propostaAbstract: The Barnett measurement model is frequently used to comparing several measuring devices. It is common to assume that the random terms have a normal distribution. However, such assumption makes the inference vulnerable to outlying observations whereas scale mixtures of skew-normal distributions have been an interesting alternative to produce robust estimates keeping the elegancy and simplicity of the maximum likelihood theory. We used results in Lachos et al. (2008) for obtaining parameter estimation via maximum likelihood, based on the EM-algorithm, which yields closed form expressions for the equations in the M-step. Then we developed the local influence method to assessing the robustness aspects of these parameter estimates under some usual perturbation schemes. Results obtained for one real data set are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodologyMestradoMétodos EstatísticosMestre em EstatísticaLachos Dávila, Víctor Hugo, 1973-Vilca Labra, Filidor Edilfonso, 1964-Azevedo, Caio Lucidius NabereznyBolfarine, HelenoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCarvalho, Rignaldo Rodrigues, 1981-2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf110 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614082CARVALHO, Rignaldo Rodrigues. Diagnóstico de influência em modelos com erros na variável skew-normal/independente. 2010. 110 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614082. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/783200porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-10-14T13:41:42Zoai::783200Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-10-14T13:41:42Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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