Finite mixture of regression models
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10052018-131627/ |
Resumo: | This dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix. |
id |
USP_7b0e6153d61b0e1316f78acf82d88680 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-10052018-131627 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Finite mixture of regression modelsMistura finita dos modelos de regressãoAlgoritmo EMDados censuradosMistura da escala da distribuição normal assimétrica multivariadaMistura finitaModelo de regressão linearThis dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix.Esta tese composta por três artigos, visa propor extensões das misturas finitas nos modelos de regressão. Aqui vamos considerar uma classe flexível de distribuições tanto univariada como multivariada, que permitem modelar adequadamente dados assimmétricos, que presentam multimodalidade, caldas pesadas e observações atípicas. Esta classe possui casos especiais tais como as distribuições skew-normal, skew-t, skew slash, skew normal contaminada, assim como os casos simétricos. Inicialmente, é proposto um modelo baseado na suposição de que os erros seguem uma mistura finita da distribuição mistura de escala skew-normal (SMSN) ao invés da convencional distribuição normal. Em seguida, temos um modelo de regressão censurado onde consideramos que o erro segue uma mistura finita da distribuição da mistura de escala normal (SMN). E por último, é considerada um mistura finita de regressão multivariada onde o erro tem uma distribuição SMSN multivariada. Para todos os modelos propostos foram desenvolvidos dois pacotes do software R, que estão exemplificados no apêndice.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBolfarine, HelenoDavila, Victor Hugo LachosSánchez, Luis Enrique Benites2018-04-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10052018-131627/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2024-08-15T14:28:02Zoai:teses.usp.br:tde-10052018-131627Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-15T14:28:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Finite mixture of regression models Mistura finita dos modelos de regressão |
title |
Finite mixture of regression models |
spellingShingle |
Finite mixture of regression models Sánchez, Luis Enrique Benites Algoritmo EM Dados censurados Mistura da escala da distribuição normal assimétrica multivariada Mistura finita Modelo de regressão linear |
title_short |
Finite mixture of regression models |
title_full |
Finite mixture of regression models |
title_fullStr |
Finite mixture of regression models |
title_full_unstemmed |
Finite mixture of regression models |
title_sort |
Finite mixture of regression models |
author |
Sánchez, Luis Enrique Benites |
author_facet |
Sánchez, Luis Enrique Benites |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Bolfarine, Heleno Davila, Victor Hugo Lachos |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Sánchez, Luis Enrique Benites |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Algoritmo EM Dados censurados Mistura da escala da distribuição normal assimétrica multivariada Mistura finita Modelo de regressão linear |
topic |
Algoritmo EM Dados censurados Mistura da escala da distribuição normal assimétrica multivariada Mistura finita Modelo de regressão linear |
description |
This dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-04-06 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10052018-131627/ |
url |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10052018-131627/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1809090578802016256 |