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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2009.tde-20220712-123537
Documento
Autor
Nome completo
Cristian Luis Bayes Rodríguez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Título em português
Inferência bayesiana em modelos lineares mistos t-assimétricos.
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana
Resumo em português
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.
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2022-07-13
 
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