Extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03072016-000933/ |
Resumo: | Esta tese visa propor extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, considerando dados de proporção com inflação de zeros, e também dados censurados no zero. Inicialmente, é sugerida uma análise de observações influentes, a partir da representação por mistura localização-escala da distribuição Laplace assimétrica, em que as distribuições a posteriori das variáveis latentes são comparadas com o intuito de identificar possíveis observações aberrantes. Em seguida, é proposto um modelo de duas partes para analisar dados de proporção com inflação de zeros ou uns, estudando os quantis condicionais e a probabilidade da variável resposta ser igual a zero. Além disso, são propostos modelos de regressão quantílica bayesiana para dados contínuos com um componente discreto no zero, em que parte dessas observações é suposta censurada. Esses modelos podem ser considerados mais completos na análise desse tipo de dados, uma vez que a probabilidade de censura é verificada para cada quantil de interesse. E por último, é considerada uma aplicação desses modelos com correlação espacial, para estudar os dados da eleição presidencial no Brasil em 2014. Nesse caso, os modelos de regressão quantílica são capazes de incorporar essa informação espacial a partir do processo Laplace assimétrico. Para todos os modelos propostos foi desenvolvido um pacote do software R, que está exemplificado no apêndice. |
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Extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianosExtensions of bayesian quantile regression modelsBayesian quantile regressionCensored dataDados censuradosDistribuição Laplace assimétricaModelo de duas partesModelo espacialObservações aberrantesOutliersRegressão quantica bayesianaSpatial model; Asymmetric Laplace distributionTwo-part modelEsta tese visa propor extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, considerando dados de proporção com inflação de zeros, e também dados censurados no zero. Inicialmente, é sugerida uma análise de observações influentes, a partir da representação por mistura localização-escala da distribuição Laplace assimétrica, em que as distribuições a posteriori das variáveis latentes são comparadas com o intuito de identificar possíveis observações aberrantes. Em seguida, é proposto um modelo de duas partes para analisar dados de proporção com inflação de zeros ou uns, estudando os quantis condicionais e a probabilidade da variável resposta ser igual a zero. Além disso, são propostos modelos de regressão quantílica bayesiana para dados contínuos com um componente discreto no zero, em que parte dessas observações é suposta censurada. Esses modelos podem ser considerados mais completos na análise desse tipo de dados, uma vez que a probabilidade de censura é verificada para cada quantil de interesse. E por último, é considerada uma aplicação desses modelos com correlação espacial, para estudar os dados da eleição presidencial no Brasil em 2014. Nesse caso, os modelos de regressão quantílica são capazes de incorporar essa informação espacial a partir do processo Laplace assimétrico. Para todos os modelos propostos foi desenvolvido um pacote do software R, que está exemplificado no apêndice.This thesis aims to propose extensions of Bayesian quantile regression models, considering proportion data with zero inflation, and also censored data at zero. Initially, it is suggested an analysis of influential observations, based on the location-scale mixture representation of the asymmetric Laplace distribution, where the posterior distribution of the latent variables are compared with the goal of identifying possible outlying observations. Next, a two-part model is proposed to analyze proportion data with zero or one inflation, studying the conditional quantile and the probability of the response variable being equal to zero. Following, Bayesian quantile regression models are proposed for continuous data with a discrete component at zero, where part of these observations are assumed censored. These models may be considered more complete in the analysis of this type of data, as the censoring probability varies with the quantiles of interest. For last, it is considered an application of these models with spacial correlation, in order to study the data about the last presidential election in Brazil in 2014. In this example, the quantile regression models are able to incorporate spatial dependence with the asymmetric Laplace process. For all the proposed models it was developed a R package, which is exemplified in the appendix.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBolfarine, HelenoSantos, Bruno Ramos dos2016-04-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03072016-000933/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/openAccesspor2024-08-14T22:32:02Zoai:teses.usp.br:tde-03072016-000933Biblioteca 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:27212024-08-14T22:32:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Esta tese visa propor extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, considerando dados de proporção com inflação de zeros, e também dados censurados no zero. Inicialmente, é sugerida uma análise de observações influentes, a partir da representação por mistura localização-escala da distribuição Laplace assimétrica, em que as distribuições a posteriori das variáveis latentes são comparadas com o intuito de identificar possíveis observações aberrantes. Em seguida, é proposto um modelo de duas partes para analisar dados de proporção com inflação de zeros ou uns, estudando os quantis condicionais e a probabilidade da variável resposta ser igual a zero. Além disso, são propostos modelos de regressão quantílica bayesiana para dados contínuos com um componente discreto no zero, em que parte dessas observações é suposta censurada. Esses modelos podem ser considerados mais completos na análise desse tipo de dados, uma vez que a probabilidade de censura é verificada para cada quantil de interesse. E por último, é considerada uma aplicação desses modelos com correlação espacial, para estudar os dados da eleição presidencial no Brasil em 2014. Nesse caso, os modelos de regressão quantílica são capazes de incorporar essa informação espacial a partir do processo Laplace assimétrico. Para todos os modelos propostos foi desenvolvido um pacote do software R, que está exemplificado no apêndice. |
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