Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Medina Garay, Aldo William
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/20.500.12733/1612390
Resumo: Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra
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spelling Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normalNonlinear models based on scale mixtures skew-normal distributionsDistribuição normal assimétricaMisturas de escala (Estatística)Modelos não lineares (Estatística)HeteroscedasticidadeAlgoritmos de esperança-maximizaçãoModelo de eliminação de casosInfluência local (Estatística)Skew normal distributionsScale mixturesNonlinear models (Statistics)HeteroscedasticityExpectation-maximization algorithmsCase-deletion modelLocal influence (Statistics)Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca LabraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: Neste trabalho estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência global e local de modelos não lineares sob a classe de distribuição misturas da escala skew-normal, baseado na metodologia proposta por Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Os modelos não lineares heteroscedásticos também são discutidos. Esta nova classe de modelos constitui uma generalização robusta dos modelos de regressão não linear simétricos, que têm como membros particulares distribuições com caudas pesadas, tais como skew-t, skew-slash, skew-normal contaminada, entre outras. A estimação dos parâmetros será obtida via o algoritmo EM proposto por Dempster et al. (1977). Estudos de testes de hipóteses são considerados utilizando as estatísticas de escore e da razão de verossimilhança, para testar a homogeneidade do parâmetro de escala. Propriedades das estatísticas do teste são investigadas através de simulações de Monte Carlo. Exemplos numéricos considerando dados reais e simulados são apresentados para ilustrar a metodologia desenvolvidaAbstrac: In this work, we studied some aspects of estimation and diagnostics on the global and local influence in nonlinear models under the class of scale mixtures of the skewnormal (SMSN) distribution, based on the methodology proposed by Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Heteroscedastic nonlinear models are also discussed. This new class of models are a robust generalization of non-linear regression symmetrical models, which have as members individual distributions with heavy tails, such as skew-t, skew-slash, and skew-contaminated normal, among others. The parameter estimation will be obtained with the EM algorithm proposed by Dempster et al. (1977). Studies testing hypotheses are considered using the score statistics and the likelihood ratio test to test the homogeneity of scale parameter. Properties of test statistics are investigated through Monte Carlo simulations. Numerical examples considering real and simulated data are presented to illustrate the methodologyMestradoMétodos EstatísticosMestre em Estatística[s.n.]Lachos Dávila, Víctor Hugo, 1973-Vilca Labra, Filidor Edilfonso, 1964-Motta, Mariana RodriguesBranco, Márcia D'EliaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMedina Garay, Aldo William20102010-08-07T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf92 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612390MEDINA GARAY, Aldo William. Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normal. 2010. 92 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612390. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/771067porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-08-31T11:39:29Zoai::771067Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-08-31T11:39:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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