O principal objetivo desta dissertação é desenvolver o algoritmo EM (Dempster et al., 1977) em modelos com erros nas variáeis (Cheng e Van Ness, 1999) cuja distribuição é t-Student, slash e normal contaminada. Para facilitar os cálculos do algoritmo EM, foi utilizado a família de distribuições mistura de normais na escala (Andrews e Mallows, 1974). Também, foram aplicados métodos MCMC (amostrador de Gibbs e algoritmo de Metropolis-Hastings) nos modelos com erros na variáveis para comparar com as estimativas obtidas via algoritmo EM. E, para comparar os diferentes modelos, estimados via MCMC, foram utilizados o DIC (Spiegelharter et al., 2002) e o ADIC (Figueiredo et al., 2008).

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