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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2009.tde-20220712-123537
Document
Auteur
Nom complet
Cristian Luis Bayes Rodríguez
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2009
Directeur
Titre en portugais
Inferência bayesiana em modelos lineares mistos t-assimétricos.
Mots-clés en portugais
Inferência Bayesiana
Resumé en portugais
Esta tese compreende um estudo das propriedades da distribuição t-assimétrica fundamental. Uma das vantagens desta distribuição é o fato que permite modelar dados que apresentam assimetria e curtose diferentes da distribuição normal. Modelos lineares mistos são muito utilizados na análise de dados com medidas repetidas porque permitem modelar a correlação entre sujeitos. Uma suposição usual é a normalidade dos efeitos aleatórios e dos erros. Neste trabalho, estendemos este modelo assumindo a distribuição t-assimétrica tanto para os erros como para os efeitos aleatórios, são analisadas várias possíveis formas de estender este modelo, por exemplo, (i) considerando que os erros e os efeitos aleatórios seguem conjuntamente uma distribuição t-assimétrica e (ii) assumindo que eles são independentes e seguem a distribuição t-assimétrica. Resultam como casos especiais destas suposições os modelos simétricos t-Student e normal e o modelo normal-assimétrico. Para obtenção das estimativas desenvolvemos algoritmos do tipo MCMC. Aplicações a diversos conjuntos de dados são apresentadas.
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
not available
 
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Date de Publication
2022-07-13
 
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