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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2012.tde-15082012-233258
Document
Auteur
Nom complet
Rafael Braz Azevedo Farias
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2012
Directeur
Jury
Branco, Marcia D Elia (Président)
Bolfarine, Heleno
Guzmán, Jorge Luis Bazán
Loschi, Rosângela Helena
Valle, Reinaldo Boris Arellano
Titre en portugais
Modelos multivariados binários com funções de ligação assimétricas
Mots-clés en portugais
modelos binários
modelos elípticos-assimétricos
regressão multivariada
Resumé en portugais
Conjuntos de dados com respostas multivariadas aparecem frequentemente em pesquisas em que os dados são provenientes de questionários. Exemplos mais comuns são pesquisas de opinião, mais especificamente, pesquisas de marketing em que a preferência do consumidor em potencial é avaliado: pelo produto, marca, preço, praça, promoção e etc. Um tipo pesquisa de opinião que ganha grande destaque no Brasil de dois em dois anos são as pesquisas eleitorais de intenção de votos. Nós introduzimos nesta tese uma classe de modelos de regressão multivariados com funções de ligação assimétricas para o ajuste de conjuntos de dados com respostas multivariadas binárias. As funções de ligação consideradas são bastante flexíveis e robustas, contemplando funções de ligação simétricas como casos particulares. Devido a complexidade do modelo, nós discutimos a sua identificabilidade. A abordagem Bayesiana foi considerada e alguns algoritmos de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC) foram desenvolvidos. Nós descrevemos algumas ferramentas de seleção de modelos, os quais incluem o Critério de Informação da Deviance (DIC), a Pseudo-Verossimilhança Marginal e o Pseudo-Fator de Bayes. Adicionalmente, um estudo de simulação foi desenvolvido com dois objetivos; i) verificar a qualidade dos algoritmos desenvolvidos e ii) verificar a importância da escolha da função de ligação . No final da tese uma aplicação em um conjunto de dados real é considerada com o objetivo de ilustrar as metodologias e técnicas apresentadas.
Titre en anglais
Multivariate binary regression models with asymmetric link functions
Mots-clés en anglais
binary models
multivariate regression models
skew-elliptical distributions
Resumé en anglais
Data sets with multivariate responses often appear in surveys where the data came from questionnaires. Opinion poll, sometimes simply referred to as a poll, are common examples of studies in which the responses are multivariate. One type poll that gain great prominence in Brazil in election years, is the survey of vote intent. However, despite the higher visibility of prognostic studies of election, opnion polls is a tool widely used to detect trends and positions of different social segments on various topics, be they political, social or governmental. We introduce in this work a class of multivariate regression models with asymmetric link functions to fit data sets with multivariate binary responses. The link functions here considered are quite flexible and robust, contemplating symmetrical link functions as special cases. Due to the complexity of the model, we discuss its identifiability. The Bayesian approach was considered and some Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms have been developed. Simulation studies have been developed with two objectives: i) verify the quality of the algorithms developed and ii) to verify the importance of choosing the link function. At the end of this work an application in a real data set is considered in order to illustrate the methodologies and techniques presented.
 
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teseRafaelFarias.pdf (1.89 Mbytes)
Date de Publication
2012-08-23
 
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