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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2005.tde-20210729-141545
Documento
Autor
Nombre completo
Cristian Luis Bayes Rodríguez
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2005
Director
Título en portugués
Inferência bayesiana no modelo normal assimétrico
Palabras clave en portugués
Inferência Estatística
Resumen en portugués
Esta dissertação compreende um estudo dos aspectos inferenciais da distribuição normal assimétrica, assim como o modelo de regressão considerando erros normais assimétricos. Nossa principal contribuição está na derivação de uma aproximação para a priori de Jeffreys e para informação de Fisher da distribuição normal assimétrica padrão e uma proposta de uma nova distribuição a priori não subjetiva para o parâmetro de assimetria do modelo. Também propomos uma nova reparametrização, que na abordagem clássica, permite obter formas fechadas na construção do algoritmo EM, e na abordagem bayesiana, formas conhecidas para as distribuições condicionais a posteriori, o que facilita a implementação do algoritmo de Gibbs. Estimadores bayesianos como a média, a mediana e o máximo a posteriori sob as duas prioris mencionadas acima foram comparados com o estimador de máxima verossimilhança mediante um estudo de simulação. Também foi avaliado no estudo de simulação o comportamento de estimadores intervalares, como o intervalo de confiança assitótico e os intervalos de credibilidade bayesianos. No caso de testes de hipóteses, foram comparados os desempenhos do teste de razão de verossimilhanças e do fator de Bayes.
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
not available
 
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Fecha de Publicación
2021-07-29
 
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